Dieses Paper zeigt insgesamt, dass es sich lohnt, eine zur Verfügung stehende lexikalisch-semantische Ressource in den Erstellungsprozess von Word Embeddings zu integrieren; hier demonstriert anhand der Erkennung semantischer Wortähnlichkeiten in der deutschen Sprache. Vor allem dann, wenn wenig Daten vorhanden sind, um ein Forschungsvorhaben in einer speziellen Domäne durchzuführen, können diese zusätzliche Ressourcen ausgenutzt werden um ein Korpus inhaltlich anzureichern und somit das Trainieren eines Word Embeddings Modells unterstützen. Typische Domänen können zum Beispiel ein historisches Korpus, Dialekte, Pidgins und andere Arten von Sprachvariation oder auch ein ganz spezifisches Genre sein. Vor allem also für Germanisten, die auf Grundlage einer eher textarmen Domäne mit quantitativen Methoden arbeiten möchten (sei es beispielsweise für das Erkennen von Bedeutungsveränderungen von Wörtern mithilfe von Embeddings innerhalb einer solchen Domäne), kann das Anreichern von Textkorpora mit Wissensgraphen und eines der hier vorgestellten Verfahren von Interesse sein.