نظرا للمخاوف المتزايدة لخصوصية البيانات، يجذب تكيف المجال بدون إلغاء تأسيس المصدر المزيد من الاهتمام بالأبحاث، حيث يفترض أن نموذج مصدر مدرب فقط متاحا، في حين تبقى بيانات المصدر المسمى خاصة.للحصول على نتائج التكيف الواعدة، نحتاج إلى إيجاد طرق فعالة لنقل المعرفة المستفادة في مجال المصادر والاستفادة من المعلومات الخاصة بالمجال المفيدة من المجال المستهدف في نفس الوقت.تصف هذه الورقة مساهمتنا الفائزة في مهمة Semeval 2021 10: تكيف مجال المصدر الخالي من المصدر للمعالجة الدلالية.تتمثل فكرتنا الرئيسية في الاستفادة من النموذج الذي تم تدريبه على بيانات مجال المصدر لتوليد ملصقات زائفة لعينات المجال المستهدف.علاوة على ذلك، نقترح نفي تدرك ما قبل التدريب (NAP) لدمج المعرفة النفي في نموذج.تفوز طريقتنا في المكان الأول مع درجة F1 من 0.822 على مجموعة اختبار الكشف عن الكشف الرسمي الرسمي.