基于多源异构数据的跨模态语义对齐方法

本申请提供了基于多源异构数据的跨模态语义对齐方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：输入预设采集任务场景下的多源异构数据集，执行模态特征提取；对多源异构特征数据集分别进行分析，输出多个信息承载能力评分；获取第一异构特征数据源，生成用于语义对齐的基准模板；获取剩余异构特征数据源，建立基准模板与剩余异构特征数据源的对齐映射关系，输出对齐后的共享语义空间。通过本申请解决了现有技术中由于不同模态的数据在结构和格式上差异过大，语义对齐精度参差不齐，容易导致语义遗漏，从而影响语义对齐准确性和完整性的技术问题，通过分析多源异构数据，选择信息完整度最高的数据源作为对齐模板，提高语义对齐的准确度和完整度。