本文探讨了通过零样本学习和视觉短语分解提升物体识别性能的方法，提出了神经语言模型、无监督属性学习和视觉-语言模型等技术，旨在优化属性识别和多模态场景理解。实验结果表明，这些方法在多个数据集上优于现有技术，显著提高了分类准确率和模型鲁棒性。