该文介绍了一种名为SNIP的预训练方法，通过符号和数字领域之间的联合对比学习增强它们在预训练嵌入中的相似性。该方法在符号回归等任务上表现出色，能够有效地应用于各种任务，在少样本学习场景中始终优于全监督基线并与已确立的任务特定方法竞争激烈。