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龙图腾网获悉浙江微特电子信息有限公司申请的专利基于多模态大模型的异构数据转换方法及系统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：CN120973851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511516905.9，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权基于多模态大模型的异构数据转换方法及系统是由韩民杰设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的异构数据转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的异构数据转换方法及系统，旨在解决传统异构数据处理中存在的单模态局限、高迁移成本等问题。方法首先对图像、文本、音视频等多源异构数据进行格式适配与分类型预处理。接着通过ViT、BERT及Transformer交叉注意力机制，实现视觉、文本、音频特征的深度解析与跨模态语义关联，建立“视觉‑文本‑音频”语义映射。再基于动态提示工程，引导多模态大模型按预设Schema零样本生成结构化数据。随后通过Drools规则引擎纠错与格式归一化，保障数据符合业务标准。最后支持JSONXML数据库表等多格式输出，同时关联原始数据存储，实现数据溯源。本发明突破单模态处理局限，实现跨模态数据深度关联。

本发明授权基于多模态大模型的异构数据转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的异构数据转换方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.数据输入与预处理：针对多源异构输入数据，执行格式规整，依据数据类型差异化进行信息初步提取；所述多源异构输入数据包括图像类、文本类、音视频类； S2.多模态联合解析：通过视觉特征提取、文本语义解析、跨模态关联流程，建立不同模态数据间的语义映射； S3.零样本结构化生成：基于动态提示工程，引导多模态大模型按照预设Schema输出结构化数据； S4.自适应后处理：借助纠错功能与归一化功能，解决大模型生成结果中的异常值、格式不统一问题，使结构化数据符合业务标准； S5.输出与存储：将符合业务标准的结构化数据按用户需求输出和存储，同时保留原始异构数据链路，形成结构化数据到原始数据的可追溯闭环； 所述步骤S2包括： S21.视觉特征提取：运用MaskR-CNN识别图像中的结构化元素并输出边界框坐标与类别标签，再将图像划分成像素块，通过ViT的线性投影层映射至维嵌入空间生成图像块序列特征，对表格区域额外提取单元格位置特征；所述结构化元素包括表格、图表、图标； S22.文本语义解析：将预处理文本输入BERT模型生成词级嵌入向量，通过BiLSTM模型强化长文本语义关联，结合行业专用NER模型识别文本中的核心字段； S23.跨模态关联：借助Transformer交叉注意力机制，计算视觉块嵌入与文本词嵌入的余弦相似度生成“视觉-文本关联矩阵”，在交叉注意力层利用多头注意力机制强化高相似度特征对关联，将跨模态关联结果与全局上下文融合。

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