異言語間情報検索において未監督学習手法は非常に有望な展望を持っています。提案されたUMRフレームワークは、ペアデータを必要とせず、多言語密度リトリーバーを訓練する初めての方法です。この手法では、事前学習済みの多言語言語モデルの生成能力を活用して擬似ラベルを取得し、密度リトリーバーの訓練が可能となります。さらに、反復的なトレーニングプロセスを組み込むことでパフォーマンス向上が見られました。今後、より大規模かつ高性能な多言語生成モデルや新しい未監督reranking手法の開発が期待されます。