Da sich die Ergebnisse durch die Einbeziehung des Verhältnisses zwischen der final section und der main section verbessert haben, war unser nächster Schritt, den Verlauf der Sentimentkurve gegen Ende eines Romans genauer zu modellieren. Beispielsweise könnte sich kurz vor dem Ende eine Katastrophe ereignen, die anschließend im Sinne eines Happy Ends aufgelöst wird. Um diese Intuition abzubilden, führten wir eine weitere Sektion ein, die sogenannte late-main section, die die letzten Segmente der main section umfasst. Die Differenzen zwischen den Feature-Sets für die late-main section und die final section wurden als zusätzliche Merkmale verwendet (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">f<hi rend="sub">d, late - final</hi></hi>). Mit diesen 3 Feature-Sets erzielten wir einen F1-score von 70%. Durch die zusätzliche Verwendung des Feature-Sets für das letzte Segment stieg der F1-score auf 73%.