Die Fortschritte in der KI und im maschinellen Lernen, insbesondere im Bereich des Deep Learning, haben in den letzten Jahren zu erheblichen Fortschritten in des Natural Language Processing (NLP) geführt. Modelle wie Transformer (Architektur für neurolane Netze) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) haben neue Standards für eine Reihe von NLP-Aufgaben