本研究提出了一种基于贝叶斯的标签映射方法（BLM），解决了传统方法忽视预训练标签与下游标签复杂关系的问题，从而提升了视觉重编程的性能。

该文章介绍了一种新的零-shot跨语言迁移学习方法，通过限制解码进行标签映射，提高了NLP任务的性能。作者在两个跨语言迁移任务上评估了该方法，结果显示其优于现有方法。