تدرس هذه الورقة التعلم المستمر (CL) في تصنيف المشاعر (SC). في هذا السياق، يتعلم النظام المُعتمد على التعلم المستمر تسلسلاً من مهام تصنيف المشاعر تدريجياً داخل شبكة عصبية، حيث يُبنى كل مهمة كمصنف لتصنيف مشاعر مراجعات فئة منتج أو مجال معين. تنشأ سؤالان طبيعيان: هل يمكن للنظام نقل المعرفة المكتسبة سابقًا من المهام السابقة إلى المهمة الجديدة لمساعدته على تعلم نموذج أفضل لها؟ وهل يمكن تحسين النماذج القديمة للمهام السابقة أثناء هذه العملية أيضًا؟ تقدم هذه الورقة تقنية جديدة تُسمى KAN لتحقيق هذه الأهداف. تُظهر KAN تحسينًا ملحوظًا في دقة تصنيف المشاعر لكل من المهمة الجديدة والمهام القديمة من خلال نقل المعرفة للأمام والخلف. وتم إثبات فعالية KAN من خلال تجارب واسعة النطاق.