Hauptsächlich drei Beobachtungen können aus diesem Experiment abgeleitet werden. Erstens gibt es trotzdem ein unteres Limit für die Korpusgröße, ab der das Fitting der Vektoren zu keiner Verbesserung führt, vermutlich da das FastText Modell allein schon zu wenig Informationen enthält. Hier sind es etwa 10MB für das OSCAR Korpus; allerdings ist es möglich, dass für tatsächlich domänenspezifische Korpora dieses Limit weiter unten angesetzt ist, da das Vokabular von OSCAR sich über alle Domänen erstreckt. Ein kleineres Vokabular, gegeben durch eine spezifische Domäne, würde hier vielleicht auch unterhalb der 10MB ein sinnvolles FastText Modell trainieren können.