徳久らは，SVMを用いてブログ記事がヒントであるか否かを判定する手法を提案した．観光ブログのある程度の文に対してその文がヒントであるか否かの注釈を付与したものを学習データとし，残りの文に対してSVMを用いることで，ブログ記事の抽出結果におけるヒントの含有率を向上させた．ブログ記事は[1]と同様のデータを用い，2地域を学習データ，1地域をテストデータとして抽出を行ったところ，性能はF値で25.2となった[2]．
