Die Erkenntnisse aus dem PoTeC-Korpus könnten die Entwicklung von Sprachmodellen und die Verbesserung von NLP-Aufgaben auf verschiedene Weisen beeinflussen. Durch die Analyse der Lesestrategien von Experten und Laien in einem naturalistischen Kontext können neue Einblicke gewonnen werden, die zur Entwicklung von realistischeren Sprachmodellen beitragen. Die Berücksichtigung von Lesestrategien in natürlichen Lesesituationen kann dazu beitragen, dass Sprachmodelle menschenähnlicher und kognitiv plausibler werden.
Darüber hinaus können die Daten aus dem PoTeC-Korpus dazu verwendet werden, die Aufmerksamkeitsgewichtungen in Sprachmodellen zu analysieren und mit den menschlichen Leseprozessen zu vergleichen. Dies kann dazu beitragen, die Leistung von Sprachmodellen zu verbessern, indem sie besser an die kognitiven Prozesse beim Lesen angepasst werden. Die Erkenntnisse aus dem PoTeC-Korpus könnten somit dazu beitragen, die Effektivität und Genauigkeit von NLP-Systemen zu steigern.