【摘 要】
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人在阅读过程中的眼球运动具有一定规律，阅读眼动模型有助于人们更好地理解和认知这些规律。针对现有阅读眼动模型建模方法复杂的问题，突破传统阅读眼动模型注视粒度处理和回视处理模式，提出了基于单词的阅读眼动注视粒度处理模式和基于熟练读者的阅读眼动回视处理模式，利用阅读眼动注视序列标注与自然语言序列标注的高度相似性，形成了阅读眼动注视序列标注方法，从而把复杂的阅读眼动建模过程转化成了简单的语言序列标注过程，
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究一般项目（18YJCZH180）； 陕西省社会科学基金年度项目（2019M001）；
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人在阅读过程中的眼球运动具有一定规律，阅读眼动模型有助于人们更好地理解和认知这些规律。针对现有阅读眼动模型建模方法复杂的问题，突破传统阅读眼动模型注视粒度处理和回视处理模式，提出了基于单词的阅读眼动注视粒度处理模式和基于熟练读者的阅读眼动回视处理模式，利用阅读眼动注视序列标注与自然语言序列标注的高度相似性，形成了阅读眼动注视序列标注方法，从而把复杂的阅读眼动建模过程转化成了简单的语言序列标注过程，并使用最大熵马尔可夫模型实现了所提出的方法。实验结果表明，所提出的方法可以较好地描述阅读眼动任务，并且较易用机器学习模型进行实现。
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