Die Entwicklung von Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Mengen von Textdaten ist eine Schlüsselkomponente für den erfolgreichen Einsatz von Lösungen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Die Schwierigkeit dieses Unterfangens ist vor allem im europäischen Kontext von Bedeutung, wo relevante Textdaten in einer Vielzahl von Sprachen verfügbar sind. In diesem Projekt schlagen wir den Einsatz von sprachübergreifender Fragebeantwortung (QA) vor, um Endbenutzern die Abfrage großer Mengen mehrsprachiger Textdaten zu ermöglichen. Die wichtigste Neuerung unseres Ansatzes ist die Verwendung von bei Bedarf erstellten Wissensgraphen als Lingua franca für unser QA-System. Um diese Innovation umzusetzen, müssen innovative mehrsprachige und sprachübergreifende Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und QA-Ansätze entwickelt werden. Kernziele des Teilprojekts sind die Entwicklung neuartiger neuronaler Modelle für die polylinguale automatische Übersetzung von Texten sowie der Kernkomponenten eines darauf basierenden QA-Systems.