Die von uns verwendeten Verfahren der distributionellen Semantik basieren auf der strukturalistischen Annahme, dass die Semantik von Wörtern über die typischerweise in ihrer Nähe stehenden Wörter approximiert werden kann, prägnant zusammengefasst: “You shall know a word by the company it keeps!” (Firth 1957: 11). Zur Durchführung unserer Experimente nutzen wir JeSemE<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn2" n="2" /> (Hellrich u. Hahn 2017b). JeSemE basiert auf Word Embeddings, einer state-of-the-art distributionellen Methode zur Messung von Wortähnlichkeit. Word Embeddings sind niedrigdimensionale<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> Vektorrepräsentationen, die die Semantik von Wörtern anhand aller Kontexte repräsentieren, in denen Wörter in einem Korpus beobachtet wurden. Somit benötigen sie keinerlei manuell erstellte Wissensbasis (Wörterbücher oder Ontologien), sondern nur Korpora. Der populärste Algorithmus zur Erzeugung von Word Embeddings ist word2vec (Mikolov u.a. 2013), jedoch kommt in JeSemE stattdessen SVD <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="subscript">PPMI</hi> (Levy u.a. 2015) zur Anwendung. Grund für diese Entscheidung ist dessen hohe Reliabilität, wohingegen mit word2vec durchgeführte Experimente nur bedingt wiederholbar sind (Hellrich u. Hahn 2017a). Durch Word Embeddings, die mit Texten aufeinanderfolgender Zeitabschnitte trainiert wurden, kann die diachrone semantische Entwicklung von Wörtern nachvollzogen werden, indem man die zum jeweiligen Zeitpunkt ähnlichsten Wörter ermittelt (Kim u.a. 2014; Kulkarni u.a. 2015; Hamilton u.a. 2016; Hellrich u. Hahn 2016; Jo 2016). Außerdem kann JeSemE anhand der statistischen Maße PPMI (Bullinaria u.a. 2007) und ᵪ <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">2</hi> (vgl. etwa Manning u. Schütze (1999)) die spezifischsten Kontextwörter eines Worts identifizieren, also Wörter, die häufiger in seiner Nähe stehen, als auf Grund zufälliger Prozesse zu erwarten wäre. Letzteres dient als Plausibilitätscheck für die mittels Word Embeddings ermittelte Ähnlichkeit.