Mit Hilfe von Word Embeddings wurden in den letzten Jahren viele Benchmarks im Bereich Natural Language Processing erstellt. Insbesondere kontextabhängige Word Embeddings, d.h. die numerische Repräsentation von Wörtern und Tokens in Abhängigkeit ihres Kontexts, haben viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Der Vorteil dieser Word Embeddings im Gegensatz zu kontextunabhängigen Word Embeddings ist die Möglichkeit, Homonyme korrekt darzustellen. Wir benötigen die numerische Repräsentation der Phrasen, um anschließend ein Clustering-Verfahren durchführen zu können, welches die Modifier in Themenbereiche gruppieren soll.