Dabei wird ein Convolutional Neural Network genutzt, dessen Ausgabe im Trainingsprozess anders als herkömmlich nicht auf einer Serie flacher Textlabel beruht, sondern auf einer Serie von Vektoren. Diese Vektoren resultieren aus einem Distributional Semantic Model (DSM), welches aus einem Domäne-Textkorpus generiert wird. Ein DSM ist ein multidimensionaler Vektorraum, in dem Wörter als Vektoren abgebildet werden (Lenci 2018). Wir stellen hier eine frühe Implementierung des Verfahrens vor und analysieren deren Ergebnisse.