In einem zweiten Testlauf haben wir eine automatische Klassifikation ausprobiert. Dabei wurden die Anzahl der Sentimentwörter und der Sentiment-Wert eines Satzes als Feature verwendet. Im Verhältnis 80% zu 20% wurden die Daten in einen Trainings- und einen Testdatensatz aufgespalten. Es wurde ein Support Vector Machine (SVM) Modell trainiert; die Evaluation erfolgte als 10-fache Kreuzvalidierung (Cross-Validation). Dadurch verbesserte sich das Ergebnis um ca. 10%: Die Trefferquote der Klassifikation lag bei 57% (+/- 7%).<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> Wenn man eine Klassifikation nur zwischen positiven und negativen Sätzen durchführt, beträgt die Trefferquote 68% (+/- 10%).<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" />