Wie dargestellt, adaptiert unser Prototyp <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Text Broom</hi> die Idee von Kleinberg und Mozes (2017), die sich auf benannte Entitäten konzentrieren. Allerdings geht <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Text Broom</hi> darüber hinaus, indem es potentielle Privatsphäreverletzungen mit Hilfe einer Textverarbeitungspipeline (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Multi-Stage</hi>-Ansatz) erkennt, die unterschiedliche Granularitätsstufen bietet. Somit verarbeitet die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Text-Broom</hi>-Pipeline ein viel breiteres Spektrum an linguistischen Informationen, aufgeteilt in vier Phasen. Stufe I enthält eine Vorverarbeitung, die grundlegende Sprachverarbeitung wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Part-Of-Speech</hi> (POS) <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tagging</hi> verwendet. Stufe II kombiniert <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Semantic Role Labeling</hi>, linguistische Muster und Eigennamenerkennung. Dies sind nicht-domänenspezifische Komponenten, die eine breite thematische Abdeckung ermöglichen. Im Gegensatz dazu enthält Stufe III eine domänenspezifische Informationsextraktion, eine Komponente zur Phrasenklassifizierung und die finale Bewertungskomponente, die alle bis zu diesem Zeitpunkt gesammelten Informationen zusammenfasst und auswertet. Die letzte Stufe IV enthält Komponenten zur Visualisierung und Erläuterung. Nutzer erhalten somit eine vielschichtige Sicht auf ihre Texte, in denen Privatsphäreverstöße explizit hervorgehoben werden.