Das Training des Supersenser Moduls wird auf den FastText Vektoren der Wörter aus den 20 größten Supersense-Klassen für Substantive aus GermaNet durchgeführt. Diese werden durch überwachte Dimensionsreduktion (Szubert et al., 2019) in einen kleineren Raum mit 10 Dimensionen projiziert. Im Gegensatz zur direkten Verwendung von GermaNet als Eingabe in das System können so out-of-vocabulary Probleme vermieden werden. Außerdem wird durch die Projektion eine reichhaltigere Repräsentation erzeugt in der Supersense-Klassen in Beziehung gesetzt werden können. Eine Evaluation mittels kNN Klassifikation von Substantiven im projizierten Raum in ihre Supersense Klasse ergibt einen F-Score von 0.65.