Aus diesem Grund sollten generische Methoden für die Informationsextraktion hinzugezogen werden, sodass der Graph an Informationsdichte gewinnt. Hierbei kann auf typische Methoden in den Digital Humanities zurückgegriffen werden: Topic Modeling zum Identifizieren von übergreifenden Wissensbereichen, TF-IDF für distinktive Terme eines Eintrags, Komposita des Konzepts als verwandte Konzepte, Named Entity Recognition, oder spezifisch für Enzyklopädien die Extraktion von Referenzen auf andere Einträge. Nachteil dieser generischen Extraktion ist allerdings, dass das Mapping der extrahierten Terme auf eine Relation sich schwieriger gestaltet bzw. viele der Terme eine unspezifische Relation zum Konzept erhalten (z.B. in GermaNet „related_to“).