contextetech / anonymisierung-dsgvo-de
v120 Beispiele zur Anonymisierung deutscher Texte (DSGVO, BDSG): Versichertennummer, +49-Telefon, DE-IBAN, Kfz-Kennzeichen, PLZ. Fiktive Personen und Nummern. Mit Fällen ohne personenbezogene Daten.
Vorschau
| # | Eingabe | Ausgabe |
|---|---|---|
| 1 | Hallo, ich heiße Lukas Wagner und meine Nummer ist 0151 23456789. | Hallo, ich heiße [VORNAME_1] [NAME_1] und meine Nummer ist [TELEFON_1]. |
| 2 | Bitte senden Sie die Rechnung bis Freitag an klara.fischer@beispiel-mail.de. | Bitte senden Sie die Rechnung bis Freitag an [EMAIL_1]. |
| 3 | Die Überweisung geht auf DE89 3704 0044 0532 0130 00. | Die Überweisung geht auf [IBAN_1]. |
| 4 | Lieferung an Lindenweg 8, 50667 Köln, z. Hd. Herrn Gärtner. | Lieferung an [ADRESSE_1], z. Hd. Herrn [NAME_1]. |
| 5 | Patient: Jonas Lange, geboren am 03.11.1985, Versichertennummer A123456780. | Patient: [VORNAME_1] [NAME_1], geboren am [GEBURTSDATUM_1], Versichertennummer [VERSICHERTENNUMMER_1]. |
| 6 | Besprechung mit Emma Becker und Noah Schulz morgen um 10 Uhr. | Besprechung mit [VORNAME_1] [NAME_1] und [VORNAME_2] [NAME_2] morgen um 10 Uhr. |
| 7 | Rufen Sie Frau Krüger unter 030 5551870 zurück, sie wartet auf ein Angebot. | Rufen Sie Frau [NAME_1] unter [TELEFON_1] zurück, sie wartet auf ein Angebot. |
| 8 | Die Bestellung 45872 hat heute Morgen unser Lager in Leipzig verlassen. | Die Bestellung 45872 hat heute Morgen unser Lager in Leipzig verlassen. |
| 9 | Technischer Kontakt: thomas.graf@beispiel-firma.de / 0170 1298443. | Technischer Kontakt: [EMAIL_1] / [TELEFON_1]. |
| 10 | Rechnungsadresse: Julia Weiß, Goethestraße 27, 80336 München. | Rechnungsadresse: [VORNAME_1] [NAME_1], [ADRESSE_1]. |
| 11 | Das Fahrzeug mit dem Kennzeichen B-KL 4821 gehört Markus Roth. | Das Fahrzeug mit dem Kennzeichen [KENNZEICHEN_1] gehört [VORNAME_1] [NAME_1]. |
| 12 | Vielen Dank an das ganze Team des Deutschen Museums für den Empfang in München. | Vielen Dank an das ganze Team des Deutschen Museums für den Empfang in München. |
| 13 | Mein Passwort funktioniert nicht mehr, mein Login ist sarah.dietrich@beispiel-mail.de. | Mein Passwort funktioniert nicht mehr, mein Login ist [EMAIL_1]. |
| 14 | Geboren am 21. Juli 1978, wohnt Oliver Frank in Hamburg. | Geboren am [GEBURTSDATUM_1], wohnt [VORNAME_1] [NAME_1] in Hamburg. |
| 15 | Erstattung beantragt von Mia Neumann, IBAN DE02 1203 0000 0000 2020 51. | Erstattung beantragt von [VORNAME_1] [NAME_1], IBAN [IBAN_1]. |
| 16 | Das Produkt wird innerhalb von 48 Stunden in ganz Deutschland geliefert. | Das Produkt wird innerhalb von 48 Stunden in ganz Deutschland geliefert. |
| 17 | Können Sie an paul.hahn@beispiel-mail.de und anna.hahn@beispiel-mail.de schreiben? | Können Sie an [EMAIL_1] und [EMAIL_2] schreiben? |
| 18 | Gezeichnet: Kevin Möller, Bahnhofstraße 5, 01067 Dresden, Tel. 0160 2030405. | Gezeichnet: [VORNAME_1] [NAME_1], [ADRESSE_1], Tel. [TELEFON_1]. |
| 19 | Unser Lieferant Metallbau Keller hat am Montag 12 Teile geliefert. | Unser Lieferant Metallbau Keller hat am Montag 12 Teile geliefert. |
| 20 | Bewerberin: Lea Hoffmann, 32 Jahre, erreichbar unter +49 176 77889900. | Bewerberin: [VORNAME_1] [NAME_1], 32 Jahre, erreichbar unter [TELEFON_1]. |
Geschätzte Kosten
- Tokens pro Trainingsepoche
- ≈ 2.129
- Für 3 Epochen
- ≈ 6.387
Die Kosten eines Fine-Tunings hängen von Hardware (GPU) und Anbieter ab: sie werden hier nicht geschätzt.
Den ganzen Datensatz einmal durch ein Modell schicken (Evaluierung, Generierung, Prüfung)
| Modell | Kosten pro Durchlauf |
|---|---|
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00094 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00056 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00248 € |
| GPT-6 Luna · OpenAI | 0,00019 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00375 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00375 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00750 € |
| Selbst gehostetes Open-Source-Modell (Ollama, vLLM) | 0 € API-Kosten (nur Serverkosten) |
Nur Eingabekosten, ohne die Antwort des Modells. Öffentliche Standardpreise der Anbieter (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) von USD in Euro umgerechnet zum EZB-Kurs vom 29. September 2026. Schätzung: 1 Token ≈ 3,6 Zeichen.
Common to all 3 regions
Content origin not given.
Commercial use allowed · credit the author · changes allowed.
Text or data only: no access to files, network or commands.
Hosted in France (Scaleway, Paris). No transfer outside the EU.
European Union · 3/6
The author has not said whether the resource contains personal data.
Data origin needed to produce the training summary.
United States · 3/6
The author has not said whether the resource contains personal data.
Data origin needed to produce the training summary.
China · 3/6
The author has not said whether the resource contains personal data.
Data origin needed to produce the training summary.
Indicative summary as of 30/09/2026, not a legal certification. Method and sources →
Eine Version im Code festlegen
import contexte ds = contexte.load("contextetech/anonymisierung-dsgvo-de", version=1) print(len(ds), ds[0])
$ contexte get c0pvfr#v1 Statistiken
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Klicken Sie auf einen Zähler, um ihn ein- oder auszublenden; fahren Sie über das Diagramm für Details. Ein Aufruf pro Besucher und Tag, ohne Bots; Zählung seit dem 30. September 2026.
- Kennung
- contextetech--anonymisierung-dsgvo-de
- Typ
- Datasets · Chat (Nachrichten)
- Datei
- anonymisierung-dsgvo-de.jsonl
- Format
- JSON Lines (application/jsonl)
- Größe
- 7.749 Bytes (7,6 KB)
- Kodierung
- UTF-8
- Zeilen
- 20
- Geschätzte Tokens
- ≈ 2.130
- Sprache
- Deutsch
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Kommerzielle Nutzung
- Erlaubt
- Personenbezogene Daten
- Nicht angegeben
- Veröffentlicht am
- 28. September 2026 um 17:31
- Aktualisiert am
- 28. September 2026 um 17:31
- Speicherung
- in der Datenbank
- Nutzungen
- 0
- Gefällt mir
- 0
Python contexte
$ pip install contexte import contexte ds = contexte.load("contextetech/anonymisierung-dsgvo-de") print(len(ds), ds[0])
$ contexte get c0pvfr anonymisierung-dsgvo-de.jsonl
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