Zur Semantischen Ähnlichkeitsberechnung ist allerdings eine Reduktion des Feature Raumes zwingend nötig, da die Vektoren mit so hoher Dimensionalität semantisch „weit voneinander entfernt“ sind und keine semantischen Gruppierungen auszumachen sind. Dieses Phänomen ist auch bekannt als <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Curse of Dimensionality</hi>. Daher werden die Vektoren zunächst auf eine angemessene Anzahl von Features skaliert, um sie anschließend clustern zu können. Verwendete Reduktionstechniken umfassen Singular Vector Decomposition (SVD), Principal Component Analysis (PCA), Sparse Random Projection (SRP) und Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Auf unseren Daten zeigte eine SVD Reduktion zu 1.600 Dimensionen die besten Ergebnisse, zusammen mit UMAP, welches darüber hinaus die Daten im zweidimensionalen Raum klar gruppiert. Letzteres erlaubt nur eine Zieldimension von 2 bis 100 Dimensionen, weshalb zum Erhalt der Varianz die maximale Dimensionsanzahl von 100 gewählt wurde, um einen bestmöglichen Erhalt der gespeicherten Information zu gewährleisten.