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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征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：CN119357900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411507526.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征方法是由应霜霜;何召锋;张栋森;茹一伟;项刘宇;吴惠甲;黄际政设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征方法，属于智能学习领域，该方法包括以下步骤：获取被试眼动数据，对所述被试眼动数据进行预处理得到预处理眼动数据；将所述预处理眼动数据转化为拓扑结构图；对所述拓扑结构图进行迭代与多维注意力处理得到节点特征和多维边特征；基于图注意力网络的多维建模方法对所述节点特征和所述多维边特征进行交互融合得到最终的阅读眼动表征输出。本发明提出了一种结合了门控神经网络和边特征图注意力网络的多模态眼动表征方法，能够有效融合眼动特征和文本刺激信息，实现对眼动追踪数据的高效表征。

本发明授权一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的多模态阅读眼动表征方法，其特征在于，包括以下步骤：获取被试眼动数据，对所述被试眼动数据进行预处理得到预处理眼动数据；将所述预处理眼动数据转化为拓扑结构图；基于注视点和眼跳将所述预处理眼动数据转化为拓扑结构图；其中，转化为拓扑结构图的过程包括：将所述注视点所在的单词区域划分为一个节点；被试的所述眼跳作为两个节点间的单向边；基于所述注视点划分的节点和所述眼跳构成的单向边将预处理眼动数据转换为包括文本和眼跳关系的拓扑结构图；对所述拓扑结构图进行迭代与多维注意力处理得到节点特征和多维边特征；获取所述节点特征的过程包括：使用预训练的GloVe模型对拓扑结构图中的文本单词进行编码得到单词向量；提取注视点位置的单词得到若干注视特征；使用所述注视特征与所述单词向量对节点的特征进行初始化；基于门控图神经网络对经过初始化的节点进行迭代得到所述节点特征；基于图注意力网络的多维建模方法对所述节点特征和所述多维边特征进行交互融合得到最终的阅读眼动表征输出。

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