本研究提出了GrabDAE框架，旨在解决无监督领域适应中模型对上下文信息利用不足的问题。通过引入Grab-Mask模块和去噪自编码器，显著提升了分类准确性和鲁棒性。实验结果表明，GrabDAE在多个基准数据集上超越了现有方法，推动了领域适应的发展。