时间序列数据对齐方法、装置、设备及介质

本发明公开了一种时间序列数据对齐方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，方法包括利用特征提取模型和预训练语言模型分别对获取的时序基因表达数据和文本数据进行特征提取，进而得到对应的时序基因特征和文本特征，并结合目标聚合损失函数，训练特征提取模型，进而得到不同特征对齐的训练后特征提取模型，以确定最终多模态模型，解决了难以同时兼顾时间动态变化与跨模态语义对齐的需求，缺少灵活机制捕捉整合时序基因表达数据，多模态信息融合与对齐精度较差技术问题，达到了捕捉数据随时间变化的内在规律和趋势，深入挖掘文本中的语义信息和上下文关系，更全面地理解和处理信息，充分利用不同模态信息之间的互补性的技术效果。