continual learning：conll -> MIT movie，前者掉的不多（但是没跟别的方法对比啊？）
tsne 画图，发现分类方法里，每个数据集都围城一簇；prompt 的方法里，不同数据集的数据都打散在空间里了（有意思）。作者给结论说，这表明本方法 more domain independent, and our method enjoys better general- ization ability across different domains. 感觉前半句还可以，后半句就是虚假升华了。我觉得不如直接把不同数据集的 entity type 的 proto 也搞出来，看看是不是语义和距离有相关性，这样才可以得出后半句结论？
典型 bad case 是在跨 domain 时，有相似的 entity type（比如 conll 里的 person 和 mit movie 的 actor）
