Abbildung 1 zeigt, dass die Klassifikationsgenauigkeit steigt, wenn mindestens 75% der Segmente in der main section sind und ein Maximum bei ca. 95% erreicht (bei 75 Segmenten insgesamt bedeutet das 4 Segmente in der final section und 71 Segmente in der main section). Mit dieser Aufteilung verbessert sich der F1-Wert auf 68%, wenn nur das Feature-Set der final section (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">f<hi rend="sub">d, final</hi></hi>) verwendet wird, und weiter auf 69%, wenn die Differenzen zu den durchschnittlichen Sentiment-Werten der main section (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">f<hi rend="sub">d, main - final</hi></hi>) miteinbezogen werden.