أصبح التعلم المستمر أمرا مهما بشكل متزايد لأنه تمكن نماذج NLP للتعلم باستمرار واكتساب المعرفة بمرور الوقت. يتم تصميم أساليب التعلم المستمرة السابقة بشكل أساسي للحفاظ على المعرفة من المهام السابقة، دون التركيز كثيرا على كيفية تعميم النماذج بشكل جيد لمهام جديدة. في هذا العمل، نقترح طريقة التنظيم القائم على معلومات المعلومات للتعلم المستمر حول تصنيف النص. أسلوبنا المقترح أولا DESENTANGLES نص مساحات مخفية في تمثيلات عامة لجميع المهام والتمثيلات الخاصة بكل مهمة فردية، ومزيد من تنظيم هذه التمثيلات بشكل مختلف بشكل أفضل تقييد المعرفة المطلوبة للتعميم. نحن نقدم أيضا مهام مساعدة بسيطة: التنبؤ بالجمل التالي وتنبؤ المهام معرف المهام، لتعلم مساحات تمثيلية عامة ومحددة أفضل. توضح التجارب التي أجريت على معايير واسعة النطاق فعالية طريقتنا في مهام تصنيف النص المستمر مع تسلسلات مختلفة وأطوال فوق خطوط الأساس الحديثة. لقد أصدرنا علنا رمزنا في https://github.com/gt-salt/idbr.