تدرس هذه الورقة التعلم المستمر (CL) من تسلسل مهام تصنيف معنويات الجانب (ASC) في إعداد CL معين يسمى التعلم الإضافي للمجال (DIL).كل مهمة هي من مجال أو منتج مختلف.يعد إعداد DIL مناسبا بشكل خاص للأشعة السوداء لأنه في اختبار لا يحتاج النظام إلى معرفة المهمة / المجال التي تنتمي إليها بيانات الاختبار.لمعرفةنا، لم تتم دراسة هذا الإعداد من قبل للحصول على ASC.تقترح هذه الورقة نموذجا جديدا يسمى الكلاسيكية.الجدة الرئيسية هي طريقة تعلم مستمرة مناقصة تمكن من نقل المعرفة عبر المهام وتقطير المعرفة من المهام القديمة إلى المهمة الجديدة، مما يلغي الحاجة إلى معرفات المهام في الاختبار.النتائج التجريبية تظهر فعالية عالية من الكلاسيكية.