a modellt először megtanították a tulajdonnevek – például személy-, helység és szervezetnevek – felismerésére, majd arra, hogy ezekről megmondja, az adott mondatban, szövegkörnyezetben pozitív, negatív vagy semleges köntösben jelennek-e meg.
A technológia arra is képes, hogy ezt skálázza, azaz hogy „megmérje”, mennyire pozitív vagy negatív az a kontextus, amelyben előfordul például valakinek a neve. Ugyanígy az egész cikkre nézve is meg tudja állapítani – egyfajta átlagként, aggregált értékként –, hogy összességében nézve milyen az „attitűdje”.
A szakember közölte, hogy a program jelenleg tesztelési fázisban van, várják a visszajelzéseket azzal kapcsolatban, hol ront a modell, milyen eseteket nem tud kezelni. Ezek beérkezése után elvégzik a finomhangolást, hogy „még jobban ki tudják szolgálni az igényeket”. Hozzátette, felmerült a „tartalomgenerálás-támogatás” lehetősége is, amely „segíthet a cikkírásban”.