Vor der Klassifizierung wurden zunächst alle Berichte in einzelne Sätze segmentiert. Nach ersten Experimenten fiel auf, dass einige Sätze in den Marktberichten stark deskriptiven Charakter haben, angezeigt bspw. durch eine längere Auflistung von Unternehmen in direkter Abfolge. Solche Sätze enthalten aber keine relevanten Informationen aus Perspektive des Media Sentiment und wurden deshalb schon im Vorfeld heuristisch herausgefiltert. Dabei wurde Domänenwissen in generalisierbare Heuristiken übertragen, die dann automatisiert auf das gesamte Korpus angewendet wurden. Beispielsweise prüft die Heuristik, ob längere Aufzählungen oder gehäuftes Auftreten von numerischen Werten in einem Satz vorkommen. Letzteren kommt eine besondere Bedeutung zu, da sie meist in Aussagen wie „Der Kurs ist um 2 % gefallen“ oder „Der Kurs stieg bis 218“ auftreten. Zwar können diese Sätze, wie das erste Beispiel zeigt, durchaus eine Form von Tonalität enthalten. Allerdings drücken sie aus unserer Sicht keine Stimmungen oder Gefühle, sondern eine finanzwirtschaftliche Information aus, wie sie auch an anderen Stellen der Zeitung, etwa der Kurstabelle, zu finden ist (siehe mehr dazu im Abschnitt „Herausforderungen“). Das Herausfiltern der Sätze mit numerischen Werten soll sicherstellen, dass unser Sentiment Index nicht durch solche Informationsaussagen verzerrt wird. Weiterhin wurden sehr kurze (kürzer als 30 Zeichen) und sehr lange Sätze (länger als 800 Zeichen) sowie Überschriften entfernt. Alle verbleibenden Sätze wurden dann nach dem vorgestellten Zero-Shot-Ansatz klassifiziert und einem Sentiment Score zugewiesen (positiv: 1, negativ: -1, neutral: 0), der letztlich über alle Sätze eines Berichts zu einem Gesamt-Sentiment-Score gemittelt wurde.