本研究提出了一种名为SeLIP的对比学习框架，旨在解决医学图像分析中的标注数据不足问题。通过结合图像和放射学发现，增强了对比学习。实验结果表明，该模型在图像-文本检索、分类和图像分割等任务中表现优异，强调了文本相似性在医学图像基础模型构建中的重要性。

本研究探讨了互文性在文学研究中的不足，利用计算文学方法分析了12000部法语小说，揭示了子类型和经典对文本相似性及文学演变的重要影响。

通过研究语言特征和文本相似性，揭示了患者表达方式的差异，并利用预训练语言模型实现了准确的自动化患者声音分类。这是推进医疗标准和以患者为中心的关键一步。