Klasifikační model, jež provádí vlastní klasifikaci, je možné přirovnat k lidskému čtenáři, který byl vyškolen na roztřídění velkého množství textových dokumentů. Podle toho, do kolika skupin chceme dokumenty zařadit, rozlišujeme:

Binární klasifikace
Nejznámějším příkladem je třídění příchozích emailů spamovým filtrem. Strukturovaná reprezentace emailů však umožňuje jejich téměř libovolné filtrování. Například můžeme emaily vybrat a seřadit podle relevance na ty, které je třeba přečíst a oddělit je od těch nepodstatných. Podle relevance se klasifikují a filtrují novinové články, tiskové zprávy, přepsané telefonní hovory či projevy politiků. Relevantní dokumenty vybírané binárním klasifikátorem mohou být zacíleny na sledování teroristických hrozeb, prevenci kriminality, sledování konkurence, monitorování vybrané kauzy apod.

Nominální klasifikace
V organizacích, kam přichází velké množství požadavků od zákazníků, je třeba, aby se požadavky dostaly k osobě kompetentní k jejich vyřízení. Manuální rozdělování došlé korespondence je časově náročné a málo efektivní. Model rozřadí dokumenty do kategorií, které odpovídají kompetencím pracovníků zodpovědných za vyřizování požadavků. 

Vícečetná klasifikace
Vícečetné klasifikátory nachází uplatnění tam, kde každý textový dokument můžeme zařadit do několika kategorií zároveň. Například textové odpovědi na otevřené otázky ve výzkumech mohou poukazovat na více důvodů nespokojenosti se službami či výrobky nebo odborné články se věnují více tématům.