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@@ -56,7 +56,18 @@ description = "Quickly summarize your German text in a few sentences. \nOur algo
 
 title = "Finally  German \ntext summarization algorithm."
 
-examples = [["Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht und welches gegen die Testdaten getestet wird. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt (siehe Überanpassung), sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung; englisch overfitting). Aus dem weiten Spektrum möglicher Anwendungen seien hier genannt: automatisierte Diagnose­verfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarkt­analysen, Klassifikation von Nukleotidsequenzen, Sprach- und Texterkennung sowie autonome Systeme.","Google T5-base",50],["Am 15. Juli 2021 war die KI des britischen Unternehmens Deepmind auch für kommerzielle Unternehmen freigegeben worden. Rund ein Jahr später hat Alphafold fast alle 3D-Strukturen des Protein-Universums erfasst. Damit lässt sich eine der wichtigsten Fragen der Molekularbiologie vergleichsweise mühelos beantworten: die nämlich, zu welcher Form sich die Kette eines Proteins ausbildet. Die 3D-Struktur eines Moleküls ist entscheidend für seine Funktionen. Wer sie kennt, kann zudem leichter herausfinden, ob und mit welchen Wirkstoffen sich das Protein beeinflussen lassen könnte. Am 28. Juli 2022 gab Googles Schwesterunternehmen Deepmind nun bekannt, dass die KI die 3D-Strukturen von über 200 Millionen Proteinen entschlüsselt hat. „Im Wesentlichen kann man sich vorstellen, dass es das gesamte Proteinuniversum abdeckt“, wird Demis Hassabis, Gründer und CEO von Deepmind, in einem Bericht von Cnet zitiert. Zum Vergleich: Beim Start von Alphafold in Open Source waren 350.000 3D-Proteine identifiziert. Laut Hassabis haben seitdem mehr als 500.000 Wissenschaftler:innen die bestehende Datenbank genutzt, um über 200 Millionen Strukturen anzuzeigen. „Und diese prädiktiven Strukturen haben Wissenschaftlern geholfen, brillante neue Entdeckungen zu machen“, heißt es vonseiten des Deepmind-CEOs. Demnach konnten unter anderem Enzymforscher:innen Alphafold dazu nutzen, um Lösungen zur Bekämpfung von Kunststoffabfällen zu entwickeln.","Google T5-base",50],["Der Schweizer Carlo Janka hat im südkoreanischen Jeongseon den Super-G gewonnen. Es war der erste Schweizer Sieg im alpinen Weltcup der Männer seit über einem Jahr und Jankas erster Super-G-Erfolg überhaupt. Während Andreas Sander auf den zehnten Rang fuhr, siegte der Riesenslalom-Olympiasieger von 2010 mit einer Zeit von 1:26,16 klar vor dem Italiener Christof Innerhofer (+0,82 Sekunden) und dem Österreicher Vincent Kriechmayr (+1,06). Janka hatte zuletzt im Januar 2015 die Kombination in Wengen gewonnen, davor aber vier Jahre lang gar nicht. Der 30-Jährige kämpft seit Jahren mit Rückenproblemen. Bei der Weltcup-Abfahrt zwei Wochen zuvor auf der Streif in Kitzbühel hatte er als Dritter überrascht. Der Super-G-Kurs auf der eigens für Olympia gebauten Strecke in Jeongseon erwies sich vor allem wegen der Sprünge als sehr tückisch. Zahlreiche Fahrer schieden aus, darunter auch Kjetil Jansrud aus Norwegen, der am Vortag die Abfahrt gewonnen hatte.Bei minus zwölf Grad und strahlendem Sonnenschein zog der deutsche Alpinchef Wolfgang Maier ein positives Fazit nach dem ersten Testlauf für die Winterspiele in zwei Jahren. \"Bis Olympia wird noch viel verändert, und wir müssen auch noch viel arbeiten, um beim Material mit diesen kalten Bedingungen zurecht zu kommen\", sagte Maier. \"Aber wir haben gesehen, dass wir uns im Spitzenbereich bewegen können.\"Ein Sonderlob gab es für die Veranstalter. \"Das war eine außergewöhnlich gute Piste\", betonte Maier. \"Dafür, dass es ein komplett neu aus dem Boden gestampftes Skigebiet ist, haben sie das wirklich gut gemacht. Im November stand hier nicht mal ein Lift.\" rae/dpa/sid","Google T5-base",50]]
+examples = [
+["Keine einzige Zelle unseres Körpers kommt ohne sie aus: Proteine sind essenzielle Bausteine lebender Organismen. Ihr Bauplan ist in der DNA festgelegt. Zu den Proteinen gehören die Bestandteile des Immunsystems, etwa Antikörper, genauso wie Hormone, etwa Insulin, oder Enzyme, die beispielsweise im Dünndarm Milchzucker spalten und Milch verträglich machen. Wie genau ein Protein im Körper wirkt, hängt nicht nur von der Reihenfolge der Atome ab, aus denen es besteht – sondern auch von seiner Struktur: Die langen Ketten von Aminosäuren, aus denen Proteine zusammengesetzt sind, verknäulen sich zu komplexen 3D-Strukturen. Und deren Entschlüsselung gilt oft als mühsam und zeitaufwendig; dabei kommt vor allem die Methode der Röntgenkristallstrukturanalyse zum Einsatz. Bereits Ende vergangenen Jahres hatten Forscherinnen und Forscher der britischen Firma DeepMind, einer Tochter der Google-Holding Alphabet, aber einen Erfolg bei einem neuartigen Ansatz vermeldet. Eine von ihnen entwickelte künstliche Intelligenz (KI) namens AlphaFold kann demnach die Strukturen von Molekülen präzise vorhersagen. Nun hat das Team um Kathryn Tunyasuvunakool, John Jumper und Demis Hassabis von DeepMind die Anwendung des Verfahrens in einem Fachartikel im Magazin »Nature«  vorgestellt. Entstanden ist eine frei zugängliche Datenbank, die viele Tausend Proteinstrukturen enthält. Diese sollen für Durchbrüche in der medizinischen Forschung genutzt werden, aber auch für die Pflanzenzucht – oder für die Entwicklung von Bakterien, die Plastik in der Umwelt zersetzen können. Abgedeckt ist dabei beinahe die komplette Menge aller 20.000 beim Menschen vorkommenden Proteine, das sogenannte Proteom, allerdings mit verschiedenen Genauigkeitsstufen. Dazu kommen Zehntausende weitere Proteine, die in anderen für die Forschung wichtigen Modellorganismen wie Mäusen, Fruchtfliegen oder Coli-Bakterien eine Rolle spielen. Die Kenntnis der Struktur ist so wichtig, weil sich auf diese Weise vorhersagen lässt, wie andere Moleküle an das Protein binden – also welche Wirkung ein bestimmter Stoff in der Praxis hat. »Wir glauben, dass es sich um das bisher vollständigste und genaueste Bild des menschlichen Proteoms handelt«, so Hassabis, der auch Chef von DeepMind ist. Seine Firma sei außerdem der Meinung, »dass diese Arbeit den bedeutendsten Beitrag darstellt, den Künstliche Intelligenz bisher zum Fortschritt des wissenschaftlichen Kenntnisstandes geleistet hat«.  »Das wird unser Verständnis darüber revolutionieren, wie Leben funktioniert«, sagt  Edith Heard vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) in Heidelberg. »Die Anwendungsmöglichkeiten sind nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.« Am EMBL wird die Datenbank der Proteinstrukturen in Zukunft betreut. Und Gira Bhabha, die sich an der New York University mit Zellbiologie beschäftigt, lobt  die Zeitersparnis für Projekte in verschiedensten Bereichen der Forschung: »Egal, ob Sie Neurowissenschaften oder Immunologie studieren – was auch immer Ihr Fachgebiet der Biologie ist – dies kann nützlich sein.« chs/jme","Google T5-base",50],
+["Keine einzige Zelle unseres Körpers kommt ohne sie aus: Proteine sind essenzielle Bausteine lebender Organismen. Ihr Bauplan ist in der DNA festgelegt. Zu den Proteinen gehören die Bestandteile des Immunsystems, etwa Antikörper, genauso wie Hormone, etwa Insulin, oder Enzyme, die beispielsweise im Dünndarm Milchzucker spalten und Milch verträglich machen. Wie genau ein Protein im Körper wirkt, hängt nicht nur von der Reihenfolge der Atome ab, aus denen es besteht – sondern auch von seiner Struktur: Die langen Ketten von Aminosäuren, aus denen Proteine zusammengesetzt sind, verknäulen sich zu komplexen 3D-Strukturen. Und deren Entschlüsselung gilt oft als mühsam und zeitaufwendig; dabei kommt vor allem die Methode der Röntgenkristallstrukturanalyse zum Einsatz. Bereits Ende vergangenen Jahres hatten Forscherinnen und Forscher der britischen Firma DeepMind, einer Tochter der Google-Holding Alphabet, aber einen Erfolg bei einem neuartigen Ansatz vermeldet. Eine von ihnen entwickelte künstliche Intelligenz (KI) namens AlphaFold kann demnach die Strukturen von Molekülen präzise vorhersagen. Nun hat das Team um Kathryn Tunyasuvunakool, John Jumper und Demis Hassabis von DeepMind die Anwendung des Verfahrens in einem Fachartikel im Magazin »Nature«  vorgestellt. Entstanden ist eine frei zugängliche Datenbank, die viele Tausend Proteinstrukturen enthält. Diese sollen für Durchbrüche in der medizinischen Forschung genutzt werden, aber auch für die Pflanzenzucht – oder für die Entwicklung von Bakterien, die Plastik in der Umwelt zersetzen können. Abgedeckt ist dabei beinahe die komplette Menge aller 20.000 beim Menschen vorkommenden Proteine, das sogenannte Proteom, allerdings mit verschiedenen Genauigkeitsstufen. Dazu kommen Zehntausende weitere Proteine, die in anderen für die Forschung wichtigen Modellorganismen wie Mäusen, Fruchtfliegen oder Coli-Bakterien eine Rolle spielen. Die Kenntnis der Struktur ist so wichtig, weil sich auf diese Weise vorhersagen lässt, wie andere Moleküle an das Protein binden – also welche Wirkung ein bestimmter Stoff in der Praxis hat. »Wir glauben, dass es sich um das bisher vollständigste und genaueste Bild des menschlichen Proteoms handelt«, so Hassabis, der auch Chef von DeepMind ist. Seine Firma sei außerdem der Meinung, »dass diese Arbeit den bedeutendsten Beitrag darstellt, den Künstliche Intelligenz bisher zum Fortschritt des wissenschaftlichen Kenntnisstandes geleistet hat«.  »Das wird unser Verständnis darüber revolutionieren, wie Leben funktioniert«, sagt  Edith Heard vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) in Heidelberg. »Die Anwendungsmöglichkeiten sind nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.« Am EMBL wird die Datenbank der Proteinstrukturen in Zukunft betreut. Und Gira Bhabha, die sich an der New York University mit Zellbiologie beschäftigt, lobt  die Zeitersparnis für Projekte in verschiedensten Bereichen der Forschung: »Egal, ob Sie Neurowissenschaften oder Immunologie studieren – was auch immer Ihr Fachgebiet der Biologie ist – dies kann nützlich sein.« chs/jme","Google MT5-small",50],
+["Keine einzige Zelle unseres Körpers kommt ohne sie aus: Proteine sind essenzielle Bausteine lebender Organismen. Ihr Bauplan ist in der DNA festgelegt. Zu den Proteinen gehören die Bestandteile des Immunsystems, etwa Antikörper, genauso wie Hormone, etwa Insulin, oder Enzyme, die beispielsweise im Dünndarm Milchzucker spalten und Milch verträglich machen. Wie genau ein Protein im Körper wirkt, hängt nicht nur von der Reihenfolge der Atome ab, aus denen es besteht – sondern auch von seiner Struktur: Die langen Ketten von Aminosäuren, aus denen Proteine zusammengesetzt sind, verknäulen sich zu komplexen 3D-Strukturen. Und deren Entschlüsselung gilt oft als mühsam und zeitaufwendig; dabei kommt vor allem die Methode der Röntgenkristallstrukturanalyse zum Einsatz. Bereits Ende vergangenen Jahres hatten Forscherinnen und Forscher der britischen Firma DeepMind, einer Tochter der Google-Holding Alphabet, aber einen Erfolg bei einem neuartigen Ansatz vermeldet. Eine von ihnen entwickelte künstliche Intelligenz (KI) namens AlphaFold kann demnach die Strukturen von Molekülen präzise vorhersagen. Nun hat das Team um Kathryn Tunyasuvunakool, John Jumper und Demis Hassabis von DeepMind die Anwendung des Verfahrens in einem Fachartikel im Magazin »Nature«  vorgestellt. Entstanden ist eine frei zugängliche Datenbank, die viele Tausend Proteinstrukturen enthält. Diese sollen für Durchbrüche in der medizinischen Forschung genutzt werden, aber auch für die Pflanzenzucht – oder für die Entwicklung von Bakterien, die Plastik in der Umwelt zersetzen können. Abgedeckt ist dabei beinahe die komplette Menge aller 20.000 beim Menschen vorkommenden Proteine, das sogenannte Proteom, allerdings mit verschiedenen Genauigkeitsstufen. Dazu kommen Zehntausende weitere Proteine, die in anderen für die Forschung wichtigen Modellorganismen wie Mäusen, Fruchtfliegen oder Coli-Bakterien eine Rolle spielen. Die Kenntnis der Struktur ist so wichtig, weil sich auf diese Weise vorhersagen lässt, wie andere Moleküle an das Protein binden – also welche Wirkung ein bestimmter Stoff in der Praxis hat. »Wir glauben, dass es sich um das bisher vollständigste und genaueste Bild des menschlichen Proteoms handelt«, so Hassabis, der auch Chef von DeepMind ist. Seine Firma sei außerdem der Meinung, »dass diese Arbeit den bedeutendsten Beitrag darstellt, den Künstliche Intelligenz bisher zum Fortschritt des wissenschaftlichen Kenntnisstandes geleistet hat«.  »Das wird unser Verständnis darüber revolutionieren, wie Leben funktioniert«, sagt  Edith Heard vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) in Heidelberg. »Die Anwendungsmöglichkeiten sind nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.« Am EMBL wird die Datenbank der Proteinstrukturen in Zukunft betreut. Und Gira Bhabha, die sich an der New York University mit Zellbiologie beschäftigt, lobt  die Zeitersparnis für Projekte in verschiedensten Bereichen der Forschung: »Egal, ob Sie Neurowissenschaften oder Immunologie studieren – was auch immer Ihr Fachgebiet der Biologie ist – dies kann nützlich sein.« chs/jme","Facebook Bart-large",50],
+["Keine einzige Zelle unseres Körpers kommt ohne sie aus: Proteine sind essenzielle Bausteine lebender Organismen. Ihr Bauplan ist in der DNA festgelegt. Zu den Proteinen gehören die Bestandteile des Immunsystems, etwa Antikörper, genauso wie Hormone, etwa Insulin, oder Enzyme, die beispielsweise im Dünndarm Milchzucker spalten und Milch verträglich machen. Wie genau ein Protein im Körper wirkt, hängt nicht nur von der Reihenfolge der Atome ab, aus denen es besteht – sondern auch von seiner Struktur: Die langen Ketten von Aminosäuren, aus denen Proteine zusammengesetzt sind, verknäulen sich zu komplexen 3D-Strukturen. Und deren Entschlüsselung gilt oft als mühsam und zeitaufwendig; dabei kommt vor allem die Methode der Röntgenkristallstrukturanalyse zum Einsatz. Bereits Ende vergangenen Jahres hatten Forscherinnen und Forscher der britischen Firma DeepMind, einer Tochter der Google-Holding Alphabet, aber einen Erfolg bei einem neuartigen Ansatz vermeldet. Eine von ihnen entwickelte künstliche Intelligenz (KI) namens AlphaFold kann demnach die Strukturen von Molekülen präzise vorhersagen. Nun hat das Team um Kathryn Tunyasuvunakool, John Jumper und Demis Hassabis von DeepMind die Anwendung des Verfahrens in einem Fachartikel im Magazin »Nature«  vorgestellt. Entstanden ist eine frei zugängliche Datenbank, die viele Tausend Proteinstrukturen enthält. Diese sollen für Durchbrüche in der medizinischen Forschung genutzt werden, aber auch für die Pflanzenzucht – oder für die Entwicklung von Bakterien, die Plastik in der Umwelt zersetzen können. Abgedeckt ist dabei beinahe die komplette Menge aller 20.000 beim Menschen vorkommenden Proteine, das sogenannte Proteom, allerdings mit verschiedenen Genauigkeitsstufen. Dazu kommen Zehntausende weitere Proteine, die in anderen für die Forschung wichtigen Modellorganismen wie Mäusen, Fruchtfliegen oder Coli-Bakterien eine Rolle spielen. Die Kenntnis der Struktur ist so wichtig, weil sich auf diese Weise vorhersagen lässt, wie andere Moleküle an das Protein binden – also welche Wirkung ein bestimmter Stoff in der Praxis hat. »Wir glauben, dass es sich um das bisher vollständigste und genaueste Bild des menschlichen Proteoms handelt«, so Hassabis, der auch Chef von DeepMind ist. Seine Firma sei außerdem der Meinung, »dass diese Arbeit den bedeutendsten Beitrag darstellt, den Künstliche Intelligenz bisher zum Fortschritt des wissenschaftlichen Kenntnisstandes geleistet hat«.  »Das wird unser Verständnis darüber revolutionieren, wie Leben funktioniert«, sagt  Edith Heard vom Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie (EMBL) in Heidelberg. »Die Anwendungsmöglichkeiten sind nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.« Am EMBL wird die Datenbank der Proteinstrukturen in Zukunft betreut. Und Gira Bhabha, die sich an der New York University mit Zellbiologie beschäftigt, lobt  die Zeitersparnis für Projekte in verschiedensten Bereichen der Forschung: »Egal, ob Sie Neurowissenschaften oder Immunologie studieren – was auch immer Ihr Fachgebiet der Biologie ist – dies kann nützlich sein.« chs/jme","Facebook DistilBART",50],
+["Der Insolvenzverwalter der Drogeriemarktkette Schlecker ist mit einer Schadensersatzklage in Millionenhöhe gegen frühere Lieferanten auch in der nächsten Instanz gescheitert. Nach Angaben von Verwalter Arndt Geiwitz wies das Oberlandesgericht Frankfurt die Berufung gegen ein vorangegangenes Urteil des Landgerichts zurück. Das Gericht bestätigte dies, nannte zunächst aber keine Details zu dem Fall. Geiwitz will nun Beschwerde beim Bundesgerichtshof in Karlsruhe einlegen, weil die OLG-Richter gegen ihre Entscheidung auch keine Revision zuließen.Geiwitz verlangt von den Drogerieartikel-Herstellern rund 212 Millionen Euro Schadensersatz. Die Drogeriemarktkette soll vor ihrer Insolvenz jahrelang zu viel bezahlt haben, weil die Hersteller sich abgesprochen hatten. Bundeskartellamt und EU-Kommission hatten deshalb schon Bußgelder verhängt. Geiwitz geht nun zivilrechtlich gegen die Kartelle vor.Geiwitz teilte mit, dass er von Anfang an auf langwierige und komplexe Prozesse durch die Instanzen eingestellt gewesen sei. Überraschend sei die Entscheidung aber, weil das Gericht noch vor wenigen Wochen in einem vergleichbaren Verfahren einer anderen Drogeriemarktkette zugunsten des Klägers einen Beweisbeschluss erlassen habe. \"Wir kämpfen mit den Kartellklagen primär für die Masse-Gläubiger und damit allen voran auch für die Schlecker-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeiter wie auch für jeden Steuerzahler, da die Bundesagentur für Arbeit hohe Ansprüche hat\", sagte Geiwitz. Aktenzeichen: 11 U 98/18","Google T5-base",50],
+["Der Insolvenzverwalter der Drogeriemarktkette Schlecker ist mit einer Schadensersatzklage in Millionenhöhe gegen frühere Lieferanten auch in der nächsten Instanz gescheitert. Nach Angaben von Verwalter Arndt Geiwitz wies das Oberlandesgericht Frankfurt die Berufung gegen ein vorangegangenes Urteil des Landgerichts zurück. Das Gericht bestätigte dies, nannte zunächst aber keine Details zu dem Fall. Geiwitz will nun Beschwerde beim Bundesgerichtshof in Karlsruhe einlegen, weil die OLG-Richter gegen ihre Entscheidung auch keine Revision zuließen.Geiwitz verlangt von den Drogerieartikel-Herstellern rund 212 Millionen Euro Schadensersatz. Die Drogeriemarktkette soll vor ihrer Insolvenz jahrelang zu viel bezahlt haben, weil die Hersteller sich abgesprochen hatten. Bundeskartellamt und EU-Kommission hatten deshalb schon Bußgelder verhängt. Geiwitz geht nun zivilrechtlich gegen die Kartelle vor.Geiwitz teilte mit, dass er von Anfang an auf langwierige und komplexe Prozesse durch die Instanzen eingestellt gewesen sei. Überraschend sei die Entscheidung aber, weil das Gericht noch vor wenigen Wochen in einem vergleichbaren Verfahren einer anderen Drogeriemarktkette zugunsten des Klägers einen Beweisbeschluss erlassen habe. \"Wir kämpfen mit den Kartellklagen primär für die Masse-Gläubiger und damit allen voran auch für die Schlecker-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeiter wie auch für jeden Steuerzahler, da die Bundesagentur für Arbeit hohe Ansprüche hat\", sagte Geiwitz. Aktenzeichen: 11 U 98/18","Facebook Bart-large",50],
+["Der Insolvenzverwalter der Drogeriemarktkette Schlecker ist mit einer Schadensersatzklage in Millionenhöhe gegen frühere Lieferanten auch in der nächsten Instanz gescheitert. Nach Angaben von Verwalter Arndt Geiwitz wies das Oberlandesgericht Frankfurt die Berufung gegen ein vorangegangenes Urteil des Landgerichts zurück. Das Gericht bestätigte dies, nannte zunächst aber keine Details zu dem Fall. Geiwitz will nun Beschwerde beim Bundesgerichtshof in Karlsruhe einlegen, weil die OLG-Richter gegen ihre Entscheidung auch keine Revision zuließen.Geiwitz verlangt von den Drogerieartikel-Herstellern rund 212 Millionen Euro Schadensersatz. Die Drogeriemarktkette soll vor ihrer Insolvenz jahrelang zu viel bezahlt haben, weil die Hersteller sich abgesprochen hatten. Bundeskartellamt und EU-Kommission hatten deshalb schon Bußgelder verhängt. Geiwitz geht nun zivilrechtlich gegen die Kartelle vor.Geiwitz teilte mit, dass er von Anfang an auf langwierige und komplexe Prozesse durch die Instanzen eingestellt gewesen sei. Überraschend sei die Entscheidung aber, weil das Gericht noch vor wenigen Wochen in einem vergleichbaren Verfahren einer anderen Drogeriemarktkette zugunsten des Klägers einen Beweisbeschluss erlassen habe. \"Wir kämpfen mit den Kartellklagen primär für die Masse-Gläubiger und damit allen voran auch für die Schlecker-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeiter wie auch für jeden Steuerzahler, da die Bundesagentur für Arbeit hohe Ansprüche hat\", sagte Geiwitz. Aktenzeichen: 11 U 98/18","Google Pegasus",50],
+["Der Schweizer Carlo Janka hat im südkoreanischen Jeongseon den Super-G gewonnen. Es war der erste Schweizer Sieg im alpinen Weltcup der Männer seit über einem Jahr und Jankas erster Super-G-Erfolg überhaupt. Während Andreas Sander auf den zehnten Rang fuhr, siegte der Riesenslalom-Olympiasieger von 2010 mit einer Zeit von 1:26,16 klar vor dem Italiener Christof Innerhofer (+0,82 Sekunden) und dem Österreicher Vincent Kriechmayr (+1,06). Janka hatte zuletzt im Januar 2015 die Kombination in Wengen gewonnen, davor aber vier Jahre lang gar nicht. Der 30-Jährige kämpft seit Jahren mit Rückenproblemen. Bei der Weltcup-Abfahrt zwei Wochen zuvor auf der Streif in Kitzbühel hatte er als Dritter überrascht. Der Super-G-Kurs auf der eigens für Olympia gebauten Strecke in Jeongseon erwies sich vor allem wegen der Sprünge als sehr tückisch. Zahlreiche Fahrer schieden aus, darunter auch Kjetil Jansrud aus Norwegen, der am Vortag die Abfahrt gewonnen hatte.Bei minus zwölf Grad und strahlendem Sonnenschein zog der deutsche Alpinchef Wolfgang Maier ein positives Fazit nach dem ersten Testlauf für die Winterspiele in zwei Jahren. \"Bis Olympia wird noch viel verändert, und wir müssen auch noch viel arbeiten, um beim Material mit diesen kalten Bedingungen zurecht zu kommen\", sagte Maier. \"Aber wir haben gesehen, dass wir uns im Spitzenbereich bewegen können.\"Ein Sonderlob gab es für die Veranstalter. \"Das war eine außergewöhnlich gute Piste\", betonte Maier. \"Dafür, dass es ein komplett neu aus dem Boden gestampftes Skigebiet ist, haben sie das wirklich gut gemacht. Im November stand hier nicht mal ein Lift.\" rae/dpa/sid","Google T5-base",50],
+["Der Schweizer Carlo Janka hat im südkoreanischen Jeongseon den Super-G gewonnen. Es war der erste Schweizer Sieg im alpinen Weltcup der Männer seit über einem Jahr und Jankas erster Super-G-Erfolg überhaupt. Während Andreas Sander auf den zehnten Rang fuhr, siegte der Riesenslalom-Olympiasieger von 2010 mit einer Zeit von 1:26,16 klar vor dem Italiener Christof Innerhofer (+0,82 Sekunden) und dem Österreicher Vincent Kriechmayr (+1,06). Janka hatte zuletzt im Januar 2015 die Kombination in Wengen gewonnen, davor aber vier Jahre lang gar nicht. Der 30-Jährige kämpft seit Jahren mit Rückenproblemen. Bei der Weltcup-Abfahrt zwei Wochen zuvor auf der Streif in Kitzbühel hatte er als Dritter überrascht. Der Super-G-Kurs auf der eigens für Olympia gebauten Strecke in Jeongseon erwies sich vor allem wegen der Sprünge als sehr tückisch. Zahlreiche Fahrer schieden aus, darunter auch Kjetil Jansrud aus Norwegen, der am Vortag die Abfahrt gewonnen hatte.Bei minus zwölf Grad und strahlendem Sonnenschein zog der deutsche Alpinchef Wolfgang Maier ein positives Fazit nach dem ersten Testlauf für die Winterspiele in zwei Jahren. \"Bis Olympia wird noch viel verändert, und wir müssen auch noch viel arbeiten, um beim Material mit diesen kalten Bedingungen zurecht zu kommen\", sagte Maier. \"Aber wir haben gesehen, dass wir uns im Spitzenbereich bewegen können.\"Ein Sonderlob gab es für die Veranstalter. \"Das war eine außergewöhnlich gute Piste\", betonte Maier. \"Dafür, dass es ein komplett neu aus dem Boden gestampftes Skigebiet ist, haben sie das wirklich gut gemacht. Im November stand hier nicht mal ein Lift.\" rae/dpa/sid","Google Pegasus",50],
+["Der Schweizer Carlo Janka hat im südkoreanischen Jeongseon den Super-G gewonnen. Es war der erste Schweizer Sieg im alpinen Weltcup der Männer seit über einem Jahr und Jankas erster Super-G-Erfolg überhaupt. Während Andreas Sander auf den zehnten Rang fuhr, siegte der Riesenslalom-Olympiasieger von 2010 mit einer Zeit von 1:26,16 klar vor dem Italiener Christof Innerhofer (+0,82 Sekunden) und dem Österreicher Vincent Kriechmayr (+1,06). Janka hatte zuletzt im Januar 2015 die Kombination in Wengen gewonnen, davor aber vier Jahre lang gar nicht. Der 30-Jährige kämpft seit Jahren mit Rückenproblemen. Bei der Weltcup-Abfahrt zwei Wochen zuvor auf der Streif in Kitzbühel hatte er als Dritter überrascht. Der Super-G-Kurs auf der eigens für Olympia gebauten Strecke in Jeongseon erwies sich vor allem wegen der Sprünge als sehr tückisch. Zahlreiche Fahrer schieden aus, darunter auch Kjetil Jansrud aus Norwegen, der am Vortag die Abfahrt gewonnen hatte.Bei minus zwölf Grad und strahlendem Sonnenschein zog der deutsche Alpinchef Wolfgang Maier ein positives Fazit nach dem ersten Testlauf für die Winterspiele in zwei Jahren. \"Bis Olympia wird noch viel verändert, und wir müssen auch noch viel arbeiten, um beim Material mit diesen kalten Bedingungen zurecht zu kommen\", sagte Maier. \"Aber wir haben gesehen, dass wir uns im Spitzenbereich bewegen können.\"Ein Sonderlob gab es für die Veranstalter. \"Das war eine außergewöhnlich gute Piste\", betonte Maier. \"Dafür, dass es ein komplett neu aus dem Boden gestampftes Skigebiet ist, haben sie das wirklich gut gemacht. Im November stand hier nicht mal ein Lift.\" rae/dpa/sid","Facebook Bart-large",50]]
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