本文提出了一种多模态信息最大化框架，通过提高单模态输入与多模态融合结果之间的相互信息，提升下游任务性能。同时，研究介绍了基于互信息最大化的多模态表示模型，以解决模态异质性问题。实验结果验证了该方法的有效性，为多模态学习提供了参考。

该研究介绍了一种无监督的方法，利用预训练的语言模型和信息最大化来提取文本中的关键词和关键短语。该方法解决了信息理论相关问题，并在文本压缩时提供了预期的最小二进制码长度。该方法在关键短语提取竞赛中表现良好。