NameScrub

NameScrub entfernt personenbezogene Angaben aus Text. Sie fügen ein, das Werkzeug markiert, was es gefunden hat, Sie prüfen nach und kopieren das Ergebnis heraus. Alles läuft im Browser, der Text verlässt Ihr Gerät nicht.

Ein Brief soll abgelegt, ein Bericht weitergegeben, ein Protokoll von einem KI-Assistenten ausgewertet werden. Vorher müssen Namen und Kontaktdaten raus. Von Hand ist das mühsam, und man übersieht etwas.

Für diese Aufgabe gibt es Cloud-Dienste, denen Sie genau die Daten anvertrauen müssten, die Sie entfernen wollen. Und es gibt Fachanwendungen, die installiert und eingerichtet werden wollen. Für den einen Text, der jetzt weitergegeben werden soll, passt beides nicht.

Immer aktiv sind Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und IBAN, letztere mit Prüfsummenvalidierung. Datum und Adressen lassen sich zuschalten.

Zum Datenlotsen gibt es eine Überschneidung bei den Klassikern: Namen, Adressen, Kontaktdaten, Datum, IBAN. Der Zuschnitt ist trotzdem ein anderer. Der Datenlotse folgt einer Verwaltungstaxonomie mit Aktenzeichen, Kassenzeichen und Versichertennummern. NameScrub ist für allgemeine Korrespondenz gebaut, mit interaktiver Nachkontrolle. Für Bescheide nehmen Sie das Verwaltungswerkzeug, für schnelles Säubern vor der Weitergabe dieses hier.

Text einfügen, Erkennung laufen lassen, Fundstellen durchgehen, Ergebnis kopieren. Die Nachkontrolle ist keine Formalie: Sie sehen jede Markierung und entscheiden, ob sie bleibt.

Wer höhere Ansprüche an die Erkennung hat, kann NameScrub+ nehmen, eine Desktop-Anwendung mit einem trainierten Modell für deutsche Eigennamenerkennung. Sie erkennt zusätzlich Orte und Organisationen. Der Preis dafür ist eine Installation.

Die Erkennung im Browser arbeitet über Wörterbuch und Kontext, nicht über ein Modell. Ein unbekannter Nachname wird gefunden, wenn eine Anrede davorsteht, ein Vorname, ein passendes Verb, eine Paarung oder eine Wiederholung im Text. Steht er nackt am Satzanfang, bleibt er stehen.

Nachnamen, die zugleich gewöhnliche Wörter sind, sind der schwierige Fall. „Frau Stark“ wird erkannt, „die Aussage Stark“ nicht zuverlässig. Umgekehrt markiert das Werkzeug bei Richter, Koch oder Bauer eher zu viel als zu wenig. Das ist eine Entscheidung, keine Schwäche der Umsetzung: Eine übersehene Person wiegt schwerer als ein überflüssig geschwärztes Wort.

Nicht erkannt werden Aktenzeichen, Steuer-Identifikationsnummern und Kfz-Kennzeichen. Datumsangaben nur in numerischer Schreibweise, Adressen nur mit Straßensuffix. Orte und Firmen erkennt die Webfassung gar nicht, dafür bräuchte es ein Namenslexikon; das leistet NameScrub+.

Und keine Umschreibungen: „der ältere Bruder der Klägerin“ bleibt stehen, obwohl die Angabe identifiziert. Die Nachkontrolle bleibt deshalb Pflicht. Das Werkzeug nimmt Ihnen die mechanische Arbeit ab, nicht die Verantwortung.

Zwischen Cloud-Diensten und installierten Fachanwendungen liegt eine Lücke. Dem einen müssten Sie genau die Daten anvertrauen, die Sie schützen wollen. Das andere lohnt sich nicht für einen einzelnen Text. NameScrub schließt diese Lücke: aufrufen, einfügen, prüfen, kopieren, alles auf Ihrem Gerät. Für höhere Ansprüche an die Erkennung kam später die Desktop-Variante dazu.

Der Quelltext liegt offen auf GitHub, unter MIT-Lizenz.