لقد حققت النماذج اللغوية العامة المستندة إلى التعلم العميق نتائج متميزة في العديد من المهام الشائعة مثل تحليل المشاعر ومهام الإجابة على الأسئلة. ويتميز النص في المجالات مثل وسائل التواصل الاجتماعي بخصائص بارزة خاصة به. ويعتبر المعرفة الخاصة بالمجال مفيدةً في المهام ذات الصلة بالمجال. في هذا العمل، نقترح طريقة بسيطة لاستخراج المعرفة الخاصة بالمجال، ونُقدّم كذلك طريقة لدمج هذه المعرفة الخاصة بالمجال مع المعرفة العامة على أساس النماذج اللغوية العميقة بهدف تحسين أداء تصنيف المشاعر. وأظهرت التجارب على بيانات تويتر أن النموذج العميق المُعدّل (fine-tuned) باستخدام بيانات المجال المستهدف، رغم تحقيقه نتائج مماثلة لنتائج النماذج السابقة الأفضل من حيث الأداء، إلا أنه لا يزال يمكنه الاستفادة من المعرفة الخاصة بالمجال التي استخرجناها لتحقيق تحسن إضافي. ويُبرز هذا الأهمية البالغة لاستغلال المعرفة الخاصة بالمجال في التطبيقات المخصصة للمجالات.