Zunächst wurden die Volltexte (inklusive Überschriften) aller Dokumente extrahiert. Diese wurden dann mit Hilfe des Part-of-Speech-Taggers und Named-Entity-Recognition-Tools des Stanford CoreNLP Package verarbeitet. Für die Analyse deutschsprachiger Texte enthält Stanford CoreNLP speziell für das Deutsche trainierte Modelle (Faruqui und Pado 2010). Somit können alle Texte auf drei Ebenen untersucht werden: auf der Wortebene, der Part-of-Speech-Ebene sowie der Named-Entity-Ebene. Mithilfe von regulären Ausdrücken, die auf den verschiedenen Ebenen angewandt werden können, wurde dann nach Vossanto-Mustern gesucht. Im Gegensatz zur Verarbeitung des englischsprachigen Korpus wurde jedoch noch nicht versucht, auch das ›target‹ einer Vossanto zu extrahieren. Stattdessen wurden Muster entworfen, die das ›source‹-Objekt sowie das »aktualisierende Signal« matchen. Ausschlaggebend für diese Herangehensweise waren die in einem Testdurchlauf beobachtete hohe Anzahl an Vossantos ohne unmittelbaren Verweis auf das ›target‹ sowie eine große Vielfalt an möglichen Formulierungen, die auf die Relation zum ›target‹ hinweisen können. Mithilfe relativ strikter Regeln konnte die Anzahl an falschen Extraktionen im Rahmen gehalten werden. Ein vereinfachtes Beispiel für eine Extraktionsregel lautet etwa: »eine Art PERSON (der|des) (ADJECTIVE)? NOUN«.