1.问题背景识别正确的提示（识别精度尽可能高的提示），通常需要花费非常多的时间来进行单词的调整，在单词中的一个轻微改变都可以使得在性能上有巨大的不同。但是可以发现即使是做了大量的调整，最后的精度可能不是最优的。受到NLP领域中prompt learning研究的启发，本文提出了Context Optimization（CoOp），具体来说固定整个预训练模型的参数，然后对text encoder中的

机器学习中的语义信息理解内容