本研究提出了一种新的平衡多视角聚类方法（BMvC），通过视角特定的对比正则化（VCR）优化学习过程，从而提升聚类任务的信息学习效果。

本文研究了多编码器模型在不同上下文下对代词翻译的影响，并通过评估结果发现即使上下文是随机的，模型在 ContraPro 测试集上表现良好。分析显示上下文编码器提供足够的信息以学习话语层次的信息，同时将所选上下文和随机上下文进行混合通常比其他设置更好。