Anhand der Ergebnisse zeigt sich, dass auf allen Datensätzen das Anpassen der Word Embeddings mit GermaNet zu einer Verbesserung der Performanz führt. Vor allem das Ensemble-Modell <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Retro_all+Fusion</hi> erzielt dabei konsistent bessere Resultate. Insbesondere für die Repräsentation von Wortähnlichkeiten (bzw. Synonymie in SimLex-999) erscheint es lohnenswert, die Anpassung der Word Embeddings durch GermaNet vorzunehmen. Speziell beim Retrofitting fallen die Ergebnisse des auf dem gesamten Relationsbestand von GermaNet optimierten Modells besser aus als nur bei den Synonymen. Bemerkenswert ist trotzdem, dass <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Retro_syns</hi>, welches auf einem vergleichsweise kleinem Set aus Tripeln abgestimmt wurde, ebenfalls schon in manchen Fällen Fortschritte erzielen kann.