Im vorliegenden Beitrag wird gezeigt, wie wiederkehrende sprachliche Muster dazu genutzt werden können, die Rolle von Aktionären bei einem Unternehmenszusammenschluss am Beispiel von Aktionärsabstimmungen zu modellieren. Mithilfe von lokalen Grammatiken kann der Ausgang der Abstimmungen automatisch extrahiert werden. Wichtige Entitäten wie Zeit- und Ortsangaben, Akteure und Organisationsnamen werden ebenfalls erkannt. Die so strukturierten Informationen können anschließend in eine semantische Suchmaschine eingebettet werden. Mit dieser Methode und durch Erweiterung der vorhandenen Muster kann in den nächsten Schritten ein System zur Erkennung der relevanten Phasen eines Zusammenschlusses sowie das Zusammenwirken der unterschiedlichen Akteure erstellt werden. Nach der Fertigstellung des Systems sollen bezüglich neuer Zeitungsnachrichten Aussagen zum derzeitigen Stand eines Zusammenschlusses getroffen werden können. In einem nächsten Schritt wäre auch eine Analyse hinsichtlich sprachlicher Indikatoren interessant, die nicht unmittelbar an ökonomische Schritte geknüpft ist: Inwiefern kündigen Passagen wie „droht zu scheitern“ tatsächlich das Scheitern des Prozesses an? Darüber hinaus könnte auch die sprachliche Modellierung von Gerüchten („Der Konsumgüterhersteller Henkel ist Kreisen zufolge Favorit im Rennen um den Haarpflegespezialisten Wella“, vgl. Focus 25.05.2015) mit lokalen Grammatiken implementiert werden, um die Grenze zwischen klaren Fakten und unsicheren Aussagen in Zeitungsnachrichten zu markieren. Die Methode ist in thematischer Hinsicht nicht auf ein bestimmtes Textkorpus beschränkt, die Graphen müssen jedoch bei Wechsel der Textdomäne angepasst werden.