Im Anschluss an die Bewertung einer bestimmten Anzahl an Zeitungsartikel wird über maschinelles Lernen die Bewertung auf die Gesamtmenge der Zeitungsartikel angewendet. Wir folgen der Idee von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Dualist</hi>, einem interaktiven Klassifikationsmechanismus (Settles 2011; Settles / Zhu 2012). Die Architektur von Dualist basiert auf <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://mallet.cs.umass.edu/about.php">MALLET</ref> (McCallum 2002) und konnte leicht in unsere Architektur integriert werden. Die Zeitungsartikel, die durch den Computer automatisch aussortiert werden, können in weiteren iterativen Schritten erneut manuell bewertet werden, um den Klassifikator weiter zu optimieren. Eine weitere Abbildung (Abb. 7) zeigt den inhaltlichen Vorgang der Bereinigung im Complex Concept Builder. Die rot markierten Artikel wurden nach einer qualitativen Kodierung automatisch als Sampling Errors identifiziert, während die grün markierten Artikel automatisch dem Issue "Kriege und Humanitäre Militärische Interventionen" zugeordnet wurden.