为了标记司法管辖区、法院或提交日期等元数据，开发者通常结合使用文本解析、模式识别和结构化数据提取。该过程首先识别元数据在文档中出现的位置和方式。例如，法律文档通常在页眉、页脚或特定部分（如“IN THE COURT OF [NAME]”）包含司法管辖区和法院名称。提交日期可能跟在“Filed on”或“Date of Filing”等短语之后。开发者编写规则或正则表达式 (regex) 来定位这些模式。例如，正则表达式模式 \bFiled on:\s*(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4})\b 可以提取“MM/DD/YYYY”格式的日期。这些规则通过程序应用，用于解析文本文件、PDF 或其他文档格式。
接下来，验证和标准化确保一致性。提取的数据必须与预定义列表或外部数据库匹配。例如，可以将“California”等司法管辖区与有效美国州列表进行交叉引用，而法院名称（例如，“Ninth Circuit Court”）则与官方注册表进行核对。日期被转换为标准化格式（ISO 8601）以避免歧义。像 Python 的 dateutil 或自定义验证器这样的工具可以处理日期格式的变化（例如，“10-15-2023” vs. “October 15, 2023”）。对于法院和司法管辖区，开发者可以集成法律数据库的 API 或维护内部查找表来解决差异，例如缩写名称（“NY Sup. Ct.” vs. “New York Supreme Court”）。
最后，元数据以 JSON 或 XML 等结构化格式存储，以便轻松访问。典型的输出可能如下所示：
{
"jurisdiction": "California",
"court": "Superior Court of Los Angeles",
"filing_date": "2023-10-15"
}
开发者使用诸如 pdfplumber 等库进行 PDF 文本提取，或使用 Apache Tika 进行文档格式检测。边缘情况（例如数据缺失或非规范格式）通过备用机制处理，例如记录错误以便手动审查，或使用在法律文本上训练的机器学习模型来推断缺失值。例如，如果未明确说明法院名称，模型可能会根据司法管辖区和案件类型进行推断。这种结构化方法确保了可靠的元数据标记，同时适应了文档格式的实际变化。