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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种多源异构数据对齐方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120541366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510489601.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种多源异构数据对齐方法及装置是由姚苏;徐恪;关建峰;罗松;高翔宇设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源异构数据对齐方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提出一种多源异构数据对齐方法及装置，涉及数据处理技术领域。其中，方法包括：利用共享编码器将文本特征与第一模态特征编码到相同模态子空间中；通过预先训练的第一Transformer模块，通过多头注意力机制得到文本交叉特征和第一模态交叉特征；通过预先训练的第一对比学习模块将文本交叉特征和第一模态交叉特征映射至向量空间进行特征对齐。本公开利用包含多头自注意力的Transformer模块对文本数据和第一模态数据进行处理，实现第一模态数据与文本数据间的跨模态粗对齐，利用对比学习方法实现跨模态数据之间的细粒度对齐，能够实现多源异构数据的精准语义对齐，为后续多模态数据融合奠定良好基础，提高多模态融合决策的决策能力。

本发明授权一种多源异构数据对齐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多源异构数据对齐方法，所述多源异构数据包括文本数据和第一模态数据，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 分别提取所述文本数据中的第一文本特征和所述第一模态数据中的第一模态特征； 利用第一共享编码器对所述第一文本特征与所述第一模态特征进行编码，得到第二文本特征和第二模态特征； 将所述第二文本特征和所述第二模态特征输入至预先训练的第一Transformer模块，通过多头注意力机制得到第一文本交叉特征和第一模态交叉特征； 通过预先训练的第一对比学习模块将所述第一文本交叉特征和所述第一模态交叉特征映射至第一向量空间进行特征对齐，得到所述第一文本交叉特征的向量表示和所述第一模态交叉特征的向量表示； 所述第一Transformer模块通过以下步骤预先训练得到： 获取文本特征样本和模态特征样本； 将所述文本特征样本和所述模态特征样本输入至所述第一Transformer模块，通过多头注意力机制得到文本交叉特征样本和第一模态交叉特征样本，并计算注意力分数； 根据所述文本交叉特征样本和所述第一模态交叉特征样本，以最小化基于注意力分数自适应高斯核的最大均值差异损失函数为训练目标，对所述第一Transformer模块进行训练，所述最大均值差异损失函数中高斯核函数的带宽通过所述注意力分数确定。

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