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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种跨域跨源的数据对齐方法、系统及电子设备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：CN116050374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310004653.6，技术领域涉及：G06F40/189；该发明授权一种跨域跨源的数据对齐方法、系统及电子设备是由陆伟;于丰畅;黄佳妮设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨域跨源的数据对齐方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨域跨源的数据对齐方法、系统及电子设备，方法首先输入待对齐的多组表格数据；然后提取数据中的键值对以及两者在表格中的位置；接着使用数据多模态表示模型，生成键、值、视觉位置的向量表达；计算来自不同数据的向量表达的语义距离；最后对不同数据之间的语义距离进行评价，确定对齐结果。本发明在使用键之间的配对之外，增加考虑值的匹配情况，增强现有技术中键的匹配。本发明在本文表示之外，融合了表格视觉结构作为键值对的语义表示的一部分，突破了现有技术仅采用单模态信息进行匹配的限制。

本发明授权一种跨域跨源的数据对齐方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种跨域跨源的数据对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入待对齐的多组表格数据； 步骤2：提取数据中的键值对以及两者在表格中的位置； 步骤3：使用数据多模态表示模型，生成键、值、视觉位置的向量表达； 所述数据多模态表示模型，用于对数据中的键、值分别从文本和数据在表格视觉上进行向量表示； 所述多模态表示模型包括输入模块、数据内容嵌入模块、数据位置嵌入模块、编码模块、解码模块和特征输出模块； 所述输入模块，用于文本和表格图片两种模态的输入，且均为序列形式；同时输入仅包含[start]标签的序列； 所述数据内容嵌入模块，包括文本嵌入模块和图片嵌入模块；所述文本嵌入模块形式为Embedding嵌入层；所述图片嵌入模块，为卷积神经网络层，第一层是卷积核大小为3的卷积层，步长为1；第二层为卷积核大小为5的卷积层，步长为1；第三以及第四层是卷积核大小为7的卷积层，步长都为2；所述第一、二层卷积层之后均加入有残差块，所述第三、第四层卷积层之后均依次加入有归一化层、激活层和残差块； 所述数据位置嵌入模块，用于对文本序列和图片序列的相对位置进行表示，其中文本序列采用一维位置，图片序列将原本的二维坐标按照从左到右从上到下的顺序排列为一维位置； 所述编码模块，包含若干结构相同的计算单元，每一个计算单元依次包括多头自注意力模块、加操作层、归一化层、前馈网络层、加操作层和归一化层；每个加操作层、归一化层都与残差块连接； 所述多头自注意力模块，由若干自注意力模块组成，每个自注意力模块独立地从不同的表示子空间中提取信息；所述自注意力模块，为输入为同一个向量的注意力模块，用于计算不同特征图之间加权；取不同特征图a和b，对两者进行矩阵乘法和Softmax操作得到两者间的局部相似性，结果再与b相乘，得到新的带有注意力的特征图c，作为所述注意力模块的输出； 所述解码模块，依次包括自注意力模块、加操作层、归一化层、交叉注意力模块、加操作层、归一化层、前馈网络层、加操作层和归一化层；每个加操作层、归一化层都与残差块连接；所述交叉注意力模块，为输入为两个不同向量的注意力模块，输入其一来自编码模块的输出，其二来自前一解码模块的输出； 所述特征输出模块，为最后一个解码模块的输出； 步骤4：计算来自不同数据的向量表达的语义距离； 步骤5：对不同数据之间的语义距离进行评价，确定对齐结果。

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