Die Fusion-Methode verfolgt einen anderen Ansatz: zuerst werden Embeddings auf Basis des Wissensgraphen berechnet. Ähnlich wie bei Word Embeddings auch wird dabei jeder Entität im Graph ein Vektor zugeordnet, welcher durch die Nähen zu den anderen Vektoren aus dem Graph die Bedeutung der Entität abbildet. Populäre Ansätze sind zum Beispiel TransE (Bordes et al. 2013) oder RotatE (Sun et al. 2019). Bei TransE werden die Vektoren so trainiert, dass die Summe aus Subjekt- und Prädikatvektor möglichst nah an dem Vektor des Objekts liegt. Viele andere Verfahren bauen auf der Idee auf, so auch RotatE – hier wird die Beziehung zwischen Objekt und Subjekt durch eine Rotation im Vektorraum über das Prädikat (anstelle der Summe) abgebildet. Für die Fusion werden dann ebenfalls vortrainierte Word Embeddings mit den Embeddings der Entitäten aus dem Graph konkateniert. In einem zweiten Schritt werden dann die konkatenierten Embeddings auf die gewünschte Dimension reduziert, zum Beispiel durch eine Principle Component Analysis (PCA). Dabei können die verschiedenen Embeddings je nach Anwendungsfall unterschiedlich gewichtet werden. Für Knowledge Base Completion zum Beispiel, also die automatische Vorhersage neuer Relationen in einem Graph, eignen sich Fusionsembeddings, bei welchen der Wissensgraph stärker gewichtet wurde, besser (Thoma et al. 2017).