本文研究了结合语义技术与神经网络嵌入方法，实现表格数据的自动化注释。具体而言，我们提出了一种锚定模型，将数据嵌入空间中的属性类型与单元格类型，与本体中的关系类型和实体类型进行对齐。实验结果表明，通过融合符号推理、神经嵌入以及损失函数设计的优势，基于DBpedia和Wikidata表格提取数据，可在列属性注释上达到86%的准确率，列类型注释达到82%，列限定符注释达到87%的显著性能提升。