Um der historischen Sprachstufe und der Domäne Roman gerecht zu werden, wurden die Wortlisten anschließend mit einem Word-Embedding-Modell erweitert. Dafür wurde ein auf CommonCrawl trainiertes Fasttext-Modell auf dem Roman-Korpus weitertrainiert (vgl. Bojanowski 2016). Aufgrund guter Performance in ähnlichen Tasks schien ein solches Fasttext-Modell ausreichend (vgl. Ehrmanntraut u.a. 2021). Um die Wortlisten zu erweitern, wurden zu den extrahierten Wörtern abhängig von der Länge der Liste die zwei bis zwanzig nächsten Nachbarn ermittelt und, sofern nicht schon vorhanden, der Liste angehängt. Neben Wörtern wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">grün</hi> oder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">dunkelgrün </hi>enthielt die Liste nun auch sehr spezifische wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">fenchelgrün</hi>. Anschließend wurden die Listen von Hand bereinigt.