El Aprendizaje Activo para la Clasificación de Texto entrena un modelo de clasificación de texto utilizando un pequeño corpus de datos de entrenamiento y proporciona las muestras más apropiadas de un gran corpus de datos no etiquetados para ser anotadas con el fin de mejorar significativamente la precisión del modelo. Usando el Aprendizaje Activo, este algoritmo ayuda a identificar la muestra de datos más efectiva para ser etiquetada primero, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo para construir un modelo de aprendizaje automático utilizable.