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摘要：本发明属于数据处理领域，提供了一种基于自监督学习的多源数据映射方法及映射系统，其技术方案为：其在原有掩码重建框架的基础上扩展了自蒸馏框架，将可见时序位置的编码器特征作为学生，对应位置的解码器特征作为教师，通过特征自蒸馏的方式将更高级的知识迁移给编码器，使得编码器能够针对多源数据提取出具有更强表征能力的特征，从而提升下游任务的预测精度。
主权项：1.一种基于自监督学习的多源数据映射方法，其特征在于，包括如下步骤：获取多源数据；基于多源数据和训练后的多源数据映射模型得到映射特征；其中，所述多源数据映射模型的构建过程包括：基于多源数据，提取可见时序特征；基于可见时序特征的上下文信息重建增强掩码特征得到增强特征；将增强特征重排为增强可见特征和增强掩码特征；基于可见时序特征和增强可见特征进行特征自蒸馏，基于增强特征和增强掩码特征进行多源数据重建，基于特征自蒸馏和多源数据重建阶段的自蒸馏损失和重建损失对多源数据映射模型进行优化；基于映射特征对待预测任务进行预测得到预测结果。
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