本文研究了无监督领域适应在下游任务中的应用，提出了UDALM微调方法，结合分类和掩码语言模型损失。实验表明，混合损失训练模型的性能与目标数据量相关，可作为训练停止的标准。在Amazon评论数据集上，准确率达到91.74%，超过现有技术1.11%。