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Original title:
Automated Metadata Extraction, Semantic Analysis, and Anonymization of German Court Rulings
Translated title:
Automatisierte Metadatenextraktion, semantische Analyse und Anonymisierung deutscher Gerichtsentscheidungen
Author:
Glaser, Ingo
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 19 - Lehrstuhl für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme (Prof. Matthes)
Advisor:
Matthes, Florian (Prof. Dr.)
Referee:
Matthes, Florian (Prof. Dr.); Groh, Georg (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
NLP; Legal Informatics; Legal NLP; Court Rulings; Anonymization; Legal SBD; Legal AI
Translated keywords:
NLP; Legal Tech; NLP im Recht; Gerichtsentscheidungen; Anonymisierung; SBD auf juristischen Texten; Künstiliche Intelligenz im Recht
TUM classification:
WIR 523; DAT 600
Abstract:
This dissertation presents NLP methods to process and anonymize German court rulings. It introduces transformer-based models for anonymization (F1: 0.74), metadata extraction (F1: 0.82), segmentation (F1: 0.89), and legal classification (F1: 0.87). A novel SBD system (F1: 0.97) and two working prototypes support practical use. The work bridges legal formats with digital needs and enables future research with annotated datasets and tools.
Translated abstract:
Diese Dissertation entwickelt NLP-Methoden zur Verarbeitung und Anonymisierung deutscher Gerichtsentscheidungen. Sie umfasst Modelle für Anonymisierung (F1: 0,74), Metadatenextraktion (F1: 0,82), Segmentierung (F1: 0,89) und Rechtsgebietsklassifikation (F1: 0,87). Ein neuartiges SBD-System (F1: 0.97) sowie zwei Prototypen ermöglichen den Praxiseinsatz. Die Arbeit schlägt eine Brücke zwischen juristischen Formaten und digitalen Anforderungen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1841583
Date of submission:
23.06.2025
Oral examination:
02.12.2025
File size:
20377394 bytes
Pages:
293
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20251202-1841583-0-4
Published:
22.12.2025
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