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龙图腾网获悉浙江大学计算机创新技术研究院申请的专利一种表格双轴位置编码及联合任务损失函数的大模型表格问答的方法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：CN121435989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202512007845.4，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种表格双轴位置编码及联合任务损失函数的大模型表格问答的方法是由黄清仪;查良瑜;王皓波;杨赛赛;袁静设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种表格双轴位置编码及联合任务损失函数的大模型表格问答的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种表格双轴位置编码及联合任务损失函数的大模型表格问答的方法。收集表格、问题和答案数据，对表格数据结构化和双轴位置编码处理，获得文本词向量集合和双轴位置编码；再进行融合处理获得双轴融合后的位置编码；结合处理后依次输入到模型中进行处理获得表格全局表示向量；建立损失函数训练模型，后用训练后的模型对实际应用场景进行预测处理获得表格答案结果。本发明通过双轴位置编码，有效捕捉行与列的双向约束关系，使表征更符合表格固有结构，通过掩码单元格建模，不仅能学习已知数据还能推测缺失信息，提高在真实场景下的不完整数据处理能力，能够显著提升在复杂表格数据处理中的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种表格双轴位置编码及联合任务损失函数的大模型表格问答的方法在权利要求书中公布了：1.一种表格双轴位置编码及联合任务损失函数的大模型表格问答的方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤一收集表格数据及生成与表格相关的问题和答案，对表格数据进行结构化和双轴位置编码的处理，获得每个单元格的文本词向量集合和双轴位置编码； 步骤二将双轴位置编码进行融合处理获得双轴融合后的位置编码PEfinal； 步骤三将双轴融合后的位置编码PEfinal和文本词向量集合进行结合后依次输入到表格领域大模型中进行处理获得表格全局表示向量H； 步骤四利用表格全局表示向量H建立针对表格领域大模型的、构建具有面向表格结构特性的专用损失函数，以增强模型对表格语义与结构信息的理解与推理能力，最后利用训练后的表格领域大模型对实际应用场景的表格数据和问题进行预测处理获得表格答案结果； 所述步骤四中，针对表格领域大模型的训练建立两个任务损失，再结合两个任务损失构建总损失，并以总损失最小化为目标训练，获得训练后的表格领域大模型；所述两个任务损失包括表格问答任务损失Lqa、问题与表头关联损失Lheader； 所述表格问答任务损失Lqa是将表格领域大模型输出的表格全局表示向量与问题嵌入向量进行融合输入至一个分类器中得到答案预测结果，再针对答案预测结果和真实答案之间采用交叉熵损失计算； 从表格全局表示向量中提取表头全局表示向量，利用表头全局表示向量结合问题嵌入向量建立问题与表头关联损失Lheader，所述问题与表头关联损失Lheader按照以下公式计算： Lheader=-ΣMi=1[logesimhi,qτΣMi=1esimhi,qτ*yi]M -λ*ΣMi=1ΣMj=1,j≠i[log1-Pi+log1-Pj*1-yi,j*Ⅱyi,j=0]M*M-1 Pi=esimhi,qτΣMi=1esimhi,qτ Pj=esimhj,qτΣMj=1esimhj,qτ 其中，M为表格表头总数，hi为表格领域大模型输出的第i个表头全局表示向量，q为问题嵌入向量，sim为余弦相似度函数，τ超参数系数，yi为第i个表头的真实关联标签，yi,j表示i，j列表头的关联标签，Pi表示第i个表头的匹配概率，Pj表示第j个表头的匹配概率，i、j均表示表格表头的序号，λ为负样本惩罚权重，Ⅱ为指示函数，Ⅱyi,j=0表示i，j列表头都为非答案列时取1否则取0；e表示自然常数； 所述表头为表格开头的单元格部分，以所述表头所在的单元格的表格全局表示向量H作为表头全局表示向量。

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