<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="Pictures/5dd3ce385187e04505b3e009d65ee7fb.png" /> <head>Abb. 1: Performanz des Retro_all+Fusion Modells im Vergleich zu den nicht angepassten FastText Äquivalenten auf dem SimLex-999 Datensatz mit zunehmender Korpusgröße. Als Baseline ist die Performanz des auf Wikipedia trainierten Word2Vec Modells von Leviant und Reichart (2015) gegeben.</head> </figure>Um deutlich zu machen, wie sich die Korpusgröße insgesamt auf die Ergebnisse auswirkt, wurde noch ein weiteres Experiment umgesetzt. Dafür wurden zunächst verschieden große Textsamples aus dem OSCAR Korpus generiert, um dann jeweils ein normales FastText sowie ein durch GermaNet angepasstes Modell auf verschieden großen Korpora zu vergleichen. Für das Fitting wurde <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Retro_all+</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Fusion</hi> gewählt; die Evaluation wurde auf SimLex-999 durchgeführt. Die Ergebnisse sind in Abbildung 1 dargestellt.