本文提出了一种新的分子联合表示学习框架，结合SMILES和分子图的多模态信息，改进自我注意力机制，并引入双向消息传递图神经网络以增强信息流。实验验证了该模型在分子属性预测中的有效性，展示了图神经网络在药物发现和生物系统分析中的应用潜力。