diff --git a/app/services/semantic_analyzer.py b/app/services/semantic_analyzer.py
index 9b7e4f7..4cd11ae 100644
--- a/app/services/semantic_analyzer.py
+++ b/app/services/semantic_analyzer.py
@@ -1,7 +1,6 @@
 """
-app/services/semantic_analyzer.py
-Zweck: Asynchroner Service zur Zuweisung von Kanten zu Text-Chunks mittels LLM.
-Nutzt Templates aus prompts.yaml.
+app/services/semantic_analyzer.py — Edge Validation & Filtering
+Version: 1.1 (Robust JSON Parsing)
 """
 
 import json
@@ -28,17 +27,22 @@ class SemanticAnalyzer:
 
         # 1. Prompt laden
         prompt_template = self.llm.prompts.get("edge_allocation_template")
+        
+        # Fallback, falls Prompt nicht in YAML definiert ist (für Tests ohne volle Config)
         if not prompt_template:
-            logger.error("Prompt 'edge_allocation_template' in prompts.yaml nicht gefunden.")
-            return []
+            prompt_template = (
+                "TASK: Wähle aus den Kandidaten die relevanten Kanten für den Text.\n"
+                "TEXT: {chunk_text}\n"
+                "KANDIDATEN: {edge_list}\n"
+                "OUTPUT: JSON Liste von Strings [\"kind:target\"]."
+            )
 
         # 2. Kandidaten-Liste formatieren
-        # Wir übergeben die Kanten als einfache Liste, damit das LLM sie auswählen kann.
         edges_str = "\n".join([f"- {e}" for e in all_edges])
 
         # 3. Prompt füllen
         final_prompt = prompt_template.format(
-            chunk_text=chunk_text[:3000], # Truncate safety
+            chunk_text=chunk_text[:3000], 
             edge_list=edges_str
         )
 
@@ -49,32 +53,41 @@ class SemanticAnalyzer:
                 force_json=True
             )
 
-            # 5. Parsing
+            # 5. Parsing & Cleaning
             clean_json = response_json.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
-            
-            # Fallback für leere Antworten
-            if not clean_json:
-                return []
+            if not clean_json: return []
 
             data = json.loads(clean_json)
+            valid_edges = []
 
-            # 6. Validierung: Wir erwarten eine Liste von Strings
+            # 6. Robuste Validierung (List vs Dict)
             if isinstance(data, list):
-                # Filtern: Nur Strings zurückgeben, die auch in der Input-Liste waren (Sicherheit)
-                # oder zumindest das korrekte Format haben.
+                # Standardfall: ["kind:target", ...]
                 valid_edges = [str(e) for e in data if isinstance(e, str) and ":" in e]
-                return valid_edges
-            elif isinstance(data, dict):
-                # Manchmal packt das LLM es in {"edges": [...]}
-                for key, val in data.items():
-                    if isinstance(val, list):
-                        return [str(e) for e in val if isinstance(e, str)]
             
-            logger.warning(f"SemanticAnalyzer: Unerwartetes JSON Format: {str(data)[:100]}")
-            return []
+            elif isinstance(data, dict):
+                # Abweichende Formate behandeln
+                for key, val in data.items():
+                    # Fall A: {"edges": ["kind:target"]}
+                    if key.lower() in ["edges", "results", "kanten"] and isinstance(val, list):
+                         valid_edges.extend([str(e) for e in val if isinstance(e, str) and ":" in e])
+                    
+                    # Fall B: {"kind": "target"} (Das beobachtete Format im Log)
+                    elif isinstance(val, str):
+                        # Wir rekonstruieren "kind:target"
+                        valid_edges.append(f"{key}:{val}")
+                    
+                    # Fall C: {"kind": ["target1", "target2"]}
+                    elif isinstance(val, list):
+                        for target in val:
+                            if isinstance(target, str):
+                                valid_edges.append(f"{key}:{target}")
+
+            # Safety: Filtere nur Kanten, die halbwegs valide aussehen
+            return [e for e in valid_edges if ":" in e]
 
         except json.JSONDecodeError:
-            logger.warning("SemanticAnalyzer: LLM lieferte kein valides JSON. Keine Kanten zugewiesen.")
+            logger.warning("SemanticAnalyzer: LLM lieferte kein valides JSON. Ignoriere Zuweisung.")
             return []
         except Exception as e:
             logger.error(f"SemanticAnalyzer Error: {e}")