L'apprentissage actif pour la classification de texte entraîne un modèle de classification de texte en utilisant un petit corpus de données d'entraînement et fournit les échantillons les plus appropriés à partir d'un énorme corpus de données non étiquetées à annoter afin d'améliorer considérablement la précision du modèle. En utilisant l'apprentissage actif, cet algorithme aide à identifier l'échantillon de données le plus efficace à étiqueter en premier, réduisant ainsi le temps et l'effort nécessaires pour construire un modèle d'apprentissage automatique utilisable.