يفترض العمل الحالي على تصنيف نطق الكراهية الآلي أن DataSet ثابتة ويتم تعريف الفصول الدراسية مسبقا.ومع ذلك، فإن مقدار البيانات في وسائل التواصل الاجتماعي يزيد كل يوم، وتتغير الموضوعات الساخنة بسرعة، مما يتطلب من المصنفين أن تكون قادرة على التكيف باستم
رار مع البيانات الجديدة دون أن ننسى المعرفة المستفادة مسبقا.هذه القدرة، المشار إليها باسم التعلم مدى الحياة، أمر حاسم لتطبيق الكلمة الحقيقية من مصنف الكلاب الكراهية في وسائل التواصل الاجتماعي.في هذا العمل، نقترح التعلم مدى الحياة لتصنيف الكلام الكراهية على وسائل التواصل الاجتماعي.لتخفيف النسيان الكارثي، نقترح استخدام تعليم التمثيل التغيرات (VRL) جنبا إلى جنب مع وحدة الذاكرة المستندة إلى LB-Soinn (توازن الحركة النمو الذاتي التزايدي التزايدي).تجريبيا، نظهر أن الجمع بين التعلم التمثيل التغيرات ووحدة الذاكرة LB-Soinn يحقق أداء أفضل من تقنيات التعلم مدى الحياة المستخدمة بشكل شائع.
