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提升跨语言跨模态检索中的一致性：基于 1-to-K 对比学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种简单但有效的1对K对比学习方法，平等对待每种语言，消除错误传播和优化偏差的问题。实验结果表明，该方法在小规模预训练数据上提高了召回率和排名一致性。
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关键要点
- 提出了一种简单但有效的1对K对比学习方法。
- 该方法平等对待每种语言，消除错误传播和优化偏差的问题。
- 引入了新的评估指标Mean Rank Variance（MRV），反映不同语言之间的排名不一致。
- 在四个CCR数据集上进行的实验表明，该方法在小规模预训练数据上提高了召回率和MRV。
- 该研究取得了新的最新成果。
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