Die Verwendung von statischen oder dynamischen Word Embeddings wie FastText (Bojanowski et al. 2016) oder BERT (Devlin et al. 2019) hat die Verarbeitung natürlicher Sprache auch im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften wesentlich verbessert. Allerdings setzen diese Verfahren voraus, dass man zu ihrem Training über ein sehr großes Textkorpus verfügt, zum Beispiel Wikipedia oder das OSCAR Korpus (Suárez et al. 2020), mit mehreren Gigabyte Umfang. Viele DH-Projekte können aber nur auf sehr viel kleinere Textmengen zurückgreifen. Andererseits beschäftigen sich viele DH-Projekte mit kultureller Überlieferung, die schon seit längerer Zeit erforscht wird, so dass etwa Wörterbücher oder andere strukturierte Nachschlagewerke vorliegen. Dieses Paper diskutiert, wie man ein Word Embedding wie FastText auf sehr kleinen Textmengen trainieren kann und durch die Hinzufügung von Wörterbüchern als Wissensgraphen eine deutlich verbesserte abstrakte semantische Repräsentation des Korpus erreichen kann.