تبلغ نماذج الكشف عن اللغة المسيئة للحكومة الأمريكية أداء كبير في Corpus، ولكن أداء الفضل عند تقييم التعليقات المسيئة التي تختلف عن سيناريو التدريب.نظرا لأن الشروح البشرية ينطوي على وقت وجهد كبير، فإن النماذج التي يمكن أن تتكيف مع التعليقات التي تم جمعها حديثا يمكن أن تكون مفيدة.في هذه الورقة، نحقق في فعالية العديد من نهج تكيف النطاقات غير المدمرة (UDA) لمهمة الكشف عن اللغة المسيئة.بالمقارنة، نقوم بتكييف متغير نموذج BERT، تدربت على تعليقات مسيئة واسعة النطاق، باستخدام طراز لغة ملثم (MLM)يوضح تقييمنا أن نهج UDA تؤدي إلى أداء فرعي الأمثل، في حين أن ضبط الريامة الجميلة لا يتحسن في إعداد العرض.يكشف التحليل المفصل عن حدود نهج UDA ويؤكد على الحاجة إلى بناء طرق تكيف فعالة لهذه المهمة.