تعتمد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل متزايد على الأنظمة العامة المناسبة التي تحتاج إلى التعامل مع العديد من الظواهر اللغوية المختلفة والفروق الدقيقة. على سبيل المثال، يتعين على نظام الاستدلال باللغة الطبيعية (NLI) أن يتعرف على المعنويات، والتعامل مع الأرقام، وإجراء حلول، وما إلى ذلك. لا تزال حلولنا للمشاكل المعقدة بعيدة عن الكمال، لذلك من المهم إنشاء أنظمة يمكن أن تتعلم تصحيح الأخطاء بسرعة، تدريجيا، ومع القليل من البيانات التدريبية. في هذا العمل، نقترح مهمة التعلم القليلة المستمرة (CFL)، حيث يتم الطعن للنظام بظاهرة صعبة وطلب منهم أن يتعلموا تصحيح الأخطاء مع أمثلة تدريبية فقط (10 إلى 15). تحقيقا لهذه الغاية، نقوم أولا بإنشاء معايير بناء على البيانات المشروحة مسبقا: DetaSets NLI (Anli and Snli) ومجموعات بيانات تحليل المشاعر (IMDB). بعد ذلك، نقدم خطوط أساس مختلفة من النماذج المتنوعة (على سبيل المثال، أخطاقات علم الذاكرة والشبكات النموذجية) ومقارنتها في التعلم القليل من الطلقات والكم من إعدادات التعلم القليلة المستمرة. إن مساهماتنا هي في إنشاء بروتوكول جناح وتقييم معيار لاستمرار التعلم القليل من الرصاص حول مهام تصنيف النص، وعمل العديد من الملاحظات المثيرة للاهتمام حول سلوك الأساليب القائمة على التشابه. نأمل أن يعمل عملنا كنقطة انطلاق مفيدة للعمل في المستقبل على هذا الموضوع الهام.