L'Apprendimento Attivo per la Classificazione del Testo allena un modello di classificazione del testo utilizzando un piccolo corpus di dati di addestramento e fornisce i campioni più appropriati da un enorme corpus di dati non etichettati da annotare per migliorare significativamente l'accuratezza del modello. Utilizzando l'Apprendimento Attivo, questo algoritmo aiuta a identificare il campione di dati più efficace da etichettare per primo, riducendo così il tempo e lo sforzo per costruire un modello di apprendimento automatico utilizzabile.