Verschiedene Akteure beeinflussen den Verlauf eines Zusammenschlussversuchs und bilden untereinander ein komplexes Beziehungsnetzwerk. So kann beispielsweise im Fall einer feindlichen Übernahme der Aufsichtsrats des Zielunternehmens seinen Aktionären empfehlen, keine Aktien zu verkaufen und dadurch die Übernahme gefährden. Die Haltung der Aktionäre, aber auch die des Kartellamts, kann einen Zusammenschluss zum Scheitern bringen. Um diese Prozesse zu modellieren, muss das Korpus im Hinblick auf die Akteure, ihre Entscheidungen und Meinungen untersucht werden. Zur Extraktion von Ereignissen besteht bereits eine große Bandbreite an Fachliteratur, die grob in maschinelle, musterbasierte und hybride Vorgehensweisen eingeteilt werden kann (Hogenboom et al. 2011). Auch zur automatischen Bestimmung des faktischen Status von Ereignissen sowie zur automatischen Analyse von Wirtschaftsnachrichten hat es bereits einige Ansätze gegeben (z. B. Saurí / Pustejovsky 2012; Nassirtoussi 2014). Im vorliegenden Beitrag soll am Beispiel von Aktionärsabstimmungen gezeigt werden, wie semi-automatisch ermittelte morpho-syntaktische Muster den Kontext des Zusammenschlusses semantisch mittels lokaler Grammatiken (Gross 1997) modellieren können. Die mithilfe der Muster gewonnenen Informationen können z. B. für eine semantische Suchmaschine genutzt werden, um Fragen der Art „Wie oft waren Aktionäre für das Scheitern einer Fusion in den letzten 2 Jahren verantwortlich?“ oder „Wer trug zum Scheitern der Übernahme von Tele Columbus durch Kabel Deutschland bei?“ beantworten zu können.