视频检索是一项具有挑战性的任务，旨在将文本查询与视频进行匹配，或反之亦然。现有的大多数方法在解决此类问题时依赖于用户提供的标注信息。尽管该方法实现简单，但在实际应用中并不总是可行。本文探索了将语言-图像模型CLIP应用于视频表征学习，从而无需依赖人工标注。该模型经过专门训练，旨在学习一个统一的语义空间，使图像与文本能够在其中进行有效比较。通过本文所描述的多种技术手段，我们将CLIP的应用拓展至视频领域，在MSR-VTT和MSVD两个基准测试上取得了当前最优的性能表现。