Ausgehend von bereits identifizierten Begriffen haben wir mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Word Embeddings</hi> gearbeitet. Verfahren der Wahl war <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">word2vec</hi> (Mikolov et al., 2013) in der Implementation „gensim“ (Řehůřek & Sojka, 2010), das aus einer großen Menge an Sätzen unüberwacht Vektoren vorgegebener Dimension zu jedem vorkommenden Wort erzeugt, sodass in ihrer Bedeutung ähnliche Wörter möglichst ähnliche Vektoren erhalten und umgekehrt. Für die Vektordimension, die Größe des zu berücksichtigenden Kontextes und alle anderen Parameter des Verfahrens verwendeten wir die voreingestellten Standardwerte. Als Trainingsdaten dienten Volltexte von über 2.500 Erzähltexten um 1900, wobei die Aufteilung in Wörter und Sätze nach einer einfachen Heuristik erfolgte. Zur Erstellung von Wortfeldern bestimmten wir anschließend die Kosinus-Ähnlichkeit vorher bekannter Schlüsselwörter wie „Arzt“ oder „Doktor“ zu allen anderen Wörtern im word2vec-Modell. Wir sortierten die Wörter in absteigender Reihenfolge der so bestimmten Vektorähnlichkeit, verwarfen alle mit Ähnlichkeit unter 50 % und erhielten auf diese Weise zu jedem Schlüsselwort je eine Liste im Korpus potenziell semantisch ähnlich verwendeter anderer Wörter.