テキスト分類のような予測タスクのための従来の機械学習パイプラインは、通常、生のテキストから構造化された数値特徴量を抽出することに依存しています。例えば、TF-IDF頻度やトークン埋め込みなどを、ロジスティック回帰、アンサンブル、またはサポートベクターマシンなどの古典的なモデルに入力します。