Aktives Lernen für die Textklassifikation trainiert ein Textklassifikationsmodell mit einem kleinen Korpus von Trainingsdaten und bietet die am besten geeigneten Proben aus einem großen Korpus von nicht gekennzeichneten Daten zur Annotation an, um die Modellgenauigkeit erheblich zu verbessern. Durch die Verwendung von aktivem Lernen hilft dieser Algorithmus dabei, die effektivste Datenprobe zu identifizieren, die zuerst gekennzeichnet werden soll, wodurch die Zeit und der Aufwand zum Erstellen eines brauchbaren maschinellen Lernmodells reduziert werden.