Das durchgeführte Experiment beruht auf der Kollation von zwei Korpora, einem textbasierten und einem visuellen. Mit dem Textkorpus wird zunächst ein DSM erzeugt und diesem dann eine Auswahlliste von Zielwörter zugeführt (die funktional den Annotationslabeln der Bilder entspricht). Als Ergebnis erhalten wir Vektoren, die mit diesen Wörtern korrespondieren und mit denen die Bilder annotiert werden. Mit diesen Vektorannotationen wird ein neuronales Netzwerk trainiert, das anschließend dem Klassifikator unbekanntes Bildmaterial identifizieren soll. Als Ergebnis dieses Klassifikationsprozesses erhalten wir einen Vektor, der mit Hilfe des DSMs in natürlichsprachige Wörter zurückgewandelt wird. Da wir nach reicheren Repräsentationen im Zuge dieses Vorgangs suchen, wählen wir die fünf Vektoren aus, die dem Ausgangsvektor am ähnlichsten sind (Top-5 Nearest Neighbours). Als Ähnlichkeitsmaß legen wir die Kosinus-Ähnlichkeit zwischen vorhergesagtem Vektor und jenem Vektor zugrunde, der dem ursprünglich dem Bild von uns zugewiesenen Label (Goldlabel) entspricht. Wir gehen davon aus, dass ein Bild korrekt klassifiziert wurde, wenn das Goldlabel unter den Top-5 erscheint.