本文探讨了信息检索系统与语言模型的结合，评估了多种检索模型和方法，包括跨语言检索、稀疏检索和排名模型的改进。研究表明，新模型和算法显著提升了检索的准确性和效率，满足了高效问答系统的需求。

本研究提出了多种跨语言跨模态检索方法，如CL2CM和CoVLR，旨在提高视觉与目标语言的对齐和检索准确性。通过对比学习和知识共享等技术，解决了机器翻译的不完美问题，并在多个数据集上验证了方法的有效性和鲁棒性。

本文提出了一种名为XPR的方法，从无标注例句中提取短语表示以实现跨语言短语检索，并创建了包含65K双语短语对和4.2M例句的数据集。实验结果表明，XPR在多语言和交叉语言任务中优于传统方法，具备良好的零-shot迁移能力。此外，研究探讨了通过上下文检索提升大型语言模型性能的方法。

本文介绍了一种名为XPR的跨语言短语检索方法，利用无标注例句提取短语表示，并创建了包含65K双语短语对和4.2M例句的数据集。实验结果表明，XPR在零样本迁移和多语言检索任务中表现优异，显著提升了检索能力。

本文综述代码切换在多语言与跨语言自然语言处理中的应用。利用双语词典生成混合语言数据训练排序模型，可提升跨语言与多语言检索效果；代码切换预训练能增强多语言序列到序列模型性能、缩小跨语言表示距离，并提升机器翻译、意图识别、语音识别及低资源语言任务表现，且计算成本增加有限。

该文综述大语言模型在信息检索中的研究，涵盖离线总结与运行时检索结合的个性化方法、无监督查询翻译、跨语种检索增强上下文学习、多语言神经模型提升跨语言检索、低资源跨语言文档重排、基于交互历史的个性化查询建议、机器翻译质量对检索的影响，以及个性化调整提升主观任务性能。

该文综述对比学习在自然语言处理中的应用，涵盖高效持续预训练、音频分类微调、句子表示提升、简历与职位匹配、跨语言检索及产品匹配等任务。研究表明，对比学习结合数据增强、课程学习和硬样本挖掘，可提升模型性能与泛化能力，并减少计算内存和标注需求。

该文介绍了一种跨语言事实核查框架，利用自监督算法和翻译的文章标题来创建训练实例，并在多种语言下实现证据的汇集。在X-Fact数据集上，该方法在零-shot跨语言设置下，绝对F1上获得了2.23%的改进。

通过创建新数据集、使用跨语言查询和提出多阶段框架，实现了跨语言检索任务中已证伪叙述的横跨不同领域和零-shot学习。多阶段检索框架表现出鲁棒性，胜过了BM25基线，并且在不显著损害模型性能的情况下进行了跨领域和零-shot学习。