多視点/多モーダルからクラスタリングや分類などのために有用な表現を得るタスクであるMvRL(Multi-view representation learning)において、一部しかデータが整列されないという問題がある。そこで、対照学習を使うMvCLNを提案し、カテゴリレベルでのアライメントをとる手法を提案した。