Zum aktuellen Stand der Forschung zählen kontextualisierte Embeddings wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">BERT</hi> (Devlin u. a. 2019, 4171–4186), die jedem Wort und (Ab-)Satz eine Bedeutung in Abhängigkeit des Kontexts anhand der Position in einem hochdimensionalen Vektorraum zuordnen. Wie lässt sich auf dieser Basis eine semantische Ähnlichkeitssuche zum Auffinden verwandter Aussagen mit variierender Länge entwickeln? Dabei ist zu klären, welche Lösungen für die rechenintensiven Operationen bei der Ähnlichkeitssuche mit großen Korpora skalieren.