In der biomedizinischen Natural Language Processing (NLP) sind die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) und die Normalisierung benannter Entitäten (Named Entity Normalization, NEN) zentrale Aufgaben, die die automatische Extraktion biomedizinischer Entitäten (z. B. Krankheiten und Arzneimittel) aus der stetig wachsenden biomedizinischen Literatur ermöglichen. In diesem Artikel stellen wir BERN2 (Advanced Biomedical Entity Recognition and Normalization) vor, ein Werkzeug, das das frühere neuronale Netzwerk-basierte NER-Tool verbessert, indem es ein Multi-Task-NER-Modell sowie neuronale Netzwerk-basierte NEN-Modelle einsetzt, um eine deutlich schnellere und genauere Inferenz zu erreichen. Wir hoffen, dass unser Werkzeug zur Annotation großskaliger biomedizinischer Texte für diverse Aufgaben, wie beispielsweise die Erstellung biomedizinischer Wissensgraphen, beitragen kann.