Ausgangslage
Diese Master-Projektarbeit untersucht lokale Modelle für die Klassifikation von Inhalten im DSGVO-Kontext.
Im Mittelpunkt steht die Frage, ob Ergebnisse aus NER- und Regex-Verfahren durch lokale Modelle plausibilisiert oder validiert werden können.
Fragestellung
Relevant ist nicht nur, ob ein Modell eine Klassifikation liefern kann, sondern ob diese Klassifikation nachvollziehbar, reproduzierbar und praktisch nutzbar ist.
Besonders kritisch ist die Abgrenzung zwischen technisch erkannten Kandidaten und tatsächlich datenschutzrelevanten Inhalten.
Aktueller Fokus
Der aktuelle Fokus liegt auf der Evaluation lokaler Modelle, geeigneten Testdaten und nachvollziehbaren Bewertungsmetriken.
Noch offen ist, wie robust die Klassifikation bei uneindeutigen oder stark kontextabhängigen Textstellen funktioniert.
Updates
Start der Untersuchung
Die erste Projektphase konzentriert sich auf die technische Pipeline und auf die Frage, welche lokalen Modelle für eine erste Evaluation sinnvoll sind.
