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diff --git a/templates/de/about.html.ep b/templates/de/about.html.ep
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DeReKoVecs (Fankhauser & Kupietz 2022, 2017, 2019; Kupietz et al. 2018) ist das neue gläserne Labor der des Programmbereichs Korpuslinguistik am IDS. Ähnlich wie die
Kookkurrenzdatenbank <a href="http://corpora.ids-mannheim.de/">CCDB</a> (Keibel & Belica 2007, Belica 2011) dient DeReKoVecs zur Erforschung und zum Vergleich
von Maßen, Dimensionsreduktionsverfahren, Visualisierungen etc., zum Aufspüren von detaillierten paradigmatischen und syntagmatischen Beziehungen
- zwischen Wörtern auf Grundlage Ihrer Verwendung in sehr großen Korpora wie DeReKo (Kupietz et al. 2010, 2018) oder CoRoLa (Barbu Mititelu et al. 2018).
+ zwischen Wörtern auf Grundlage Ihrer Verwendung in sehr großen Korpora wie DeReKo (Kupietz et al. 2010, 2018) oder CoRoLa (Barbu Mititelu et al. 2018, Cristea et al. 2017).
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Die hier verwendeten Modelle beruhen zum einen auf einer Erweiterung von word2vec (Mikolov et al. 2013), wang2vec (Ling et al. 2015)
diff --git a/templates/en/about.html.ep b/templates/en/about.html.ep
index f597d59..9842776 100644
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+++ b/templates/en/about.html.ep
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DeReKoVecs (Fankhauser & Kupietz 2022, 2017, 2019; Kupietz et al. 2018) is the new open lab of the Corpus Linguistics group at IDS Mannheim. Similar to the
Collocation Database <a href="http://corpora.ids-mannheim.de/">CCDB</a> (Keibel & Belica 2007, Belica 2011), DeReKoVecs serves for investigating and comparing
of measurements, dimension reduction procedures, visualizations etc., to track down detailed paradigmatic and syntagmatic relations
- between words based on their use in very large corpora such as the German Reference Corpus DeReKo (Kupietz et al. 2010, 2018) or the Reference Corpus of the Contemporary Romanian Language CoRoLa (Barbu Mititelu et al. 2018).
+ between words based on their use in very large corpora such as the German Reference Corpus DeReKo (Kupietz et al. 2010, 2018) or the Reference Corpus of the Contemporary Romanian Language CoRoLa (Barbu Mititelu et al. 2018, Cristea et al. 2017).
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The models used here are based on an extension of word2vec (Mikolov et al. 2013), wang2vec (Ling et al. 2015)