教師あり機械学習による感動を与える文の収集

節の方法で得た 正例1,018個，負例406個を学習データとし，節で述べた方法を用いて感動を与える文の収集を行う．

何らかの感想を得ることのできた文は正例，客観的事実しか書かれていないものは負例とする．正例と負例の例を以下に示す．

1. 正例の例
   ・大学に合格した
   ・明日は映画の公開日だ
   ・私にはまだ父と母の親であるおじいちゃんとおばあちゃんが四人とも元気に過しています
2. 負例の例
   ・大学がある
   ・プラスチックは燃えないゴミだ
   ・図を挿入することができる

機械学習の判定を10回繰り返し，得られた正例と負例の個数を表に示す．

表: 追加された正例と負例の個数

	正例	負例
1回目	111	2108
2回目	30	164
3回目	15	137
4回目	8	119
5回目	8	111
6回目	14	90
7回目	19	96
8回目	28	57
9回目	23	65
10回目	19	59
合計	275	3006

人手で収集したものとあわせて，正例が1,293個，負例が3,412個となった．

上記では10回しか繰り返さなかったが，さらに繰り返すことでより多くの正例と負例を収集できる．