Wir haben einen alternativen Ansatz implementiert, um die oben genannten Probleme anzugehen. Die technische Umsetzung unserer Methode basiert auf den ConceptNet NumberBatch Word Embeddings (CN) (Speer/Chin/Havasi 2017), die auf multilingualen Daten sowie semantischen Beziehungen zwischen Wörtern trainiert sind. Ein im Grunde ähnlicher Lösungsansatz wurde erfolgreich zur Optimierung von Suchmaschinen genutzt (Castro Fernandez et al. 2018; Kuzi/Shtock/Kurland 2016). Da wir keinen Zugriff auf die Korpusdaten haben, die den lexikographischen Ressourcen des LWPD zugrunde liegen, ist es uns nicht möglich, selbst Word Embeddings zu trainieren.