STAN – Seman­ti­sche Text­ana­lyse für die Justiz

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STAN ist spe­ziell für die Justiz aus­ge­richtet und unter­stützt die Ver­wal­tung bei der Digi­ta­li­sie­rung durch Anwen­dung von OCR-Methoden (Optical Cha­racter Reco­gni­tion) und bei der Iden­ti­fi­zie­rung wich­tiger Dokumenteninformationen. 

STAN extra­hiert mit­tels OCR- und NER-Erken­­­nung (Name Entity Reco­gni­tion) eine Viel­zahl an Infor­ma­tionen (Akten­zei­chen, Ver­fah­rens­daten, Betei­ligte, Gerichte) aus juris­ti­schen Doku­menten heraus.

NER basiert auf einer künst­li­chen Intel­li­genz aus dem Bereich NLP (Natural Lan­guage Pro­ces­sing), welche Eigen­namen in vor­de­fi­nierten Kate­go­rien erkennt und sor­tiert. So können sowohl Akten­zei­chen, Namen und unter­schied­liche Daten erkannt werden. Erkannte Infor­ma­tionen können im Doku­ment mar­kiert und extra­hiert werden, um eine E‑Akte  oder XJustiz Datei zu befüllen.

STAN erleich­tert die Orga­ni­sa­tion von Akten­sys­temen, die Anony­mi­sie­rung von Doku­menten und führt zur Ent­schei­dungs­un­ter­stüt­zung von Fachverfahren.

Des Wei­teren kann dieses Ver­fahren ver­wendet werden, um Text­bau­steine nach Rechts­vor­schriften zu mar­kieren und für Recher­che­zwecke zu nutzen. Das Suchen in Online-Biblio­­theken wird so stark ver­ein­facht und verbessert.

STAN bietet somit die Mög­lich­keit ihr Akten­system digital und orga­ni­siert zu ver­walten und trägt einen großen Bei­trag zum Aufbau einer qua­li­fi­zierten Such­an­frage in Por­talen bei.

Wie funk­tio­niert die Infor­ma­ti­ons­er­ken­nung bei STAN?

Ihre Ansprech­part­nerin

Dr. Maria Börner

Busi­ness Deve­lo­p­ment AI

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