Die Erkennung benannter Entitäten in Texten stellt einen wesentlichen Schritt im Bereich der Informationsextraktion und des natürlichen Sprachverstehens dar. In dieser Arbeit wird ein Named-Entity-Recognition-System für den rumänischen Rechtsbereich vorgestellt. Das System nutzt die goldannotierte LegalNERo-Korpus-Datenbank. Zudem kombiniert das System mehrere verteilte Wortrepräsentationen, darunter Word-Embeddings, die auf einem umfangreichen Korpus aus rechtlichen Texten trainiert wurden. Alle Ressourcen, einschließlich des Korpus, des Modells und der Word-Embeddings, sind öffentlich zugänglich. Schließlich ist das beste System direkt über die RELATE-Plattform nutzbar.