Die Identifizierung von Namengebundenen Entitäten in Rechtsdokumenten stellt einen essenziellen Baustein für die Entwicklung weiterer künstlicher Intelligenz-Anwendungen im Rechtsbereich dar. Namengebundene Entitäten in rechtlichen Texten unterscheiden sich leicht und sind fein granularer als übliche Entitäten wie Person, Organisation oder Ort. In diesem Paper stellen wir eine neue Korpus mit 46.545 annotierten rechtlichen Namengebundenen Entitäten vor, die auf 14 rechtliche Entitätstypen zugeordnet sind. Außerdem wurde ein Baseline-Modell zur Extraktion rechtlicher Namengebundenen Entitäten aus Urteilstexten entwickelt.