حصل التجزئة التفاعلية على اهتمام كبير بفضل تطبيقاتها في التفاعل بين الإنسان والحاسوب وعملية تسمية البيانات. ولحل مشكلة التغير في حجم الهدف في التجزئة التفاعلية، تم اقتراح خوارزمية جديدة لتكيف الرموز متعددة المقاييس. من خلال إجراء عمليات الـ top-k عبر الرموز متعددة المقاييس، تم تبسيط التعقيد الحسابي بشكل كبير مع الحفاظ على الأداء. ولتعزيز موثوقية اختيار الرموز متعددة المقاييس، قمنا أيضًا باقتراح خوارزمية تعلم الرموز تعتمد على دالة الخسارة التباينية (contrastive loss)، والتي يمكنها تحسين الأداء بشكل فعّال في تكيف الرموز متعددة المقاييس. تُظهر النتائج المختبرية الواسعة أن الخوارزمية تحقق أداءً من الدرجة الأولى (SOTA) مقارنة بالأساليب الحالية. سيتم نشر عرض تفاعلي وجميع الشيفرات القابلة للتكرار على الرابط: https://github.com/hahamyt/mst.