عادة ما تتم دراسة تصنيف النص عن طريق وضع علامات نصوص اللغة الطبيعية مع الفئات ذات الصلة من مجموعة محددة مسبقا. في العالم الحقيقي، قد تستمر فصول جديدة في تحدي النظام الحالي مع بيانات محدودة المسمى. يجب أن يكون النظام ذكي بما يكفي للتعرف على الطبقات ال
جديدة القادمة مع بعض الأمثلة. في هذا العمل، نحدد مهمة جديدة في مجال NLP، تصنيف النص قليل الطوابق الإضافي، حيث يتعامل النظام تدريجيا جولات متعددة من الفصول الجديدة. لكل جولة، هناك مجموعة من الطبقات الجديدة مع بعض الأمثلة المسمى لكل فصل. يوجد تحديان رئيسيان في هذه المهمة الجديدة: (1) لعملية التعلم، يجب أن يتعلم النظام تدريجيا على جولة فصول جديدة جولة من الجولة دون إعادة التدريب على الأمثلة على الطبقات السابقة؛ (2) بالنسبة للأداء، يجب أن يؤدي النظام بشكل جيد على فئات جديدة دون فقدان الكثير في الفصول السابقة. بالإضافة إلى صياغة المهمة الجديدة، نقوم أيضا بإصدار مجموعة بيانات قياسية في الإعداد القليل من الرصاص الإضافي: تصنيف النوايا وتصنيف العلاقات. علاوة على ذلك، نقترح اثنين مناهج استقصاء وتتبعها والجاذبية، والتي تظهر الوعد بحل هذه المشكلة الرواية.
