diff --git a/Dokumentation/silas/gensim.tex b/Dokumentation/silas/gensim.tex
index fee723dec49b14adabdf419893c605052becbb52..cde72dd934b580cb77aaec8f9bc9b342cb283af7 100644
--- a/Dokumentation/silas/gensim.tex
+++ b/Dokumentation/silas/gensim.tex
@@ -1,3 +1,4 @@
+\newpage
 \subsection{Word2Vec mit Gensim}\label{subsection:gensim}
 Für das Trainieren des Word2Vec-Modells
 wird in dieser Arbeit die Open-Source-Library Gensim verwendet.
diff --git a/Dokumentation/silas/w2vMean.tex b/Dokumentation/silas/w2vMean.tex
index b6f4b7de024755fa989f6faa2d5d04f49f92780e..59bbdaba7413c4a5a5658b3468a3a4c314ec9d62 100644
--- a/Dokumentation/silas/w2vMean.tex
+++ b/Dokumentation/silas/w2vMean.tex
@@ -10,7 +10,7 @@ assoziiert werden.
 
 Der Gedanke für dieses Modell ist es, den Mittelwert aller Wortvektoren in 
 einer Rezension zu ermitteln und somit eine Art „Satzvektor“ zu erhalten. Diese Satzvektoren 
-werden als Eingangswerte genutzt und mithilfe eines neuronalen Netzes eine 
+werden als Eingangswerte genutzt, um mithilfe eines neuronalen Netzes eine 
 Klassifikation der Rezensionen durchzuführen.
 
 \subsubsection{Implementierung}
diff --git a/Dokumentation/w2v.pdf b/Dokumentation/w2v.pdf
index 9cee8f1446ad2c06ae031624675854bd2281f1ca..38be4f3b037426d0a5bbecdcab9a64891d65aa77 100644
Binary files a/Dokumentation/w2v.pdf and b/Dokumentation/w2v.pdf differ