هناك اهتمام متزايد بالتعلم المستمر (CL)، حيث أصبحت خصوصية البيانات أولوية للتطبيقات الحقيقية لتعلم الآلة في العالم.وفي الوقت نفسه، لا يزال هناك نقص في معايير NLP الأكاديمية التي تنطبق على إعدادات CL واقعية، وهي تحدي كبير للنهوض بالمجال.في هذه الورقة،
نناقش بعض خصائص البيانات غير الواقعية لمجموعات البيانات العامة، ودراسة تحديات التعلم المستمر واقعي واقعي وكذلك فعالية بروفات البيانات كوسيلة للتخفيف من خسارة الدقة.نحن نبني مجموعة بيانات CL NER من مجموعة بيانات موجودة متوفرة للجمهور وإصدارها جنبا إلى جنب مع الكود إلى مجتمع البحث.
