يدرس هذا البحث التعلم المستمر (CL) لسلسلة من مهام تصنيف مشاعر الجوانب (ASC). وعلى الرغم من اقتراح بعض تقنيات التعلم المستمر لتصنيف مشاعر المستندات، فإننا لا نعرف أي عمل في مجال التعلم المستمر يتناول مهام ASC. يجب أن يعالج نظام التعلم المستمر الذي يتعلم تدريجيًا سلسلة من مهام ASC المهام التالية: (1) نقل المعرفة المكتسبة من المهام السابقة إلى المهمة الجديدة لمساعدتها على بناء نموذج أفضل، و(2) الحفاظ على أداء النماذج الخاصة بالمهام السابقة لضمان عدم نسيانها. ويقترح هذا البحث نموذجًا جديدًا يعتمد على الشبكات الكبسولية يُسمى B-CL لمعالجة هذه المشكلات. ويُظهر B-CL تحسينًا ملحوظًا في أداء تصنيف مشاعر الجوانب لكل من المهمة الجديدة والمهام القديمة من خلال نقل المعرفة الأمامي والخلفي. وتم إثبات فعالية B-CL من خلال تجارب واسعة النطاق.