一种基于图注意力网络的多模态食品虚假评论检测方法

本发明提出了一种基于图注意力网络的多模态食品虚假评论检测方法。该方法包括四个主要步骤：首先，通过网络爬虫技术从点评平台获取食品评论的文本和图片数据，并利用Python工具包进行数据清洗，获得规范数据格式；其次，使用预训练的特征提取器分别提取文本和图像特征，并将其特征转换为模态图结构；然后，将文本和视觉模态图映射到统一特征空间中，通过图注意力网络实现多模态特征的充分融合；最后，通过全局平均池化操作提取全局特征，并使用全连接分类器对全局特征进行分类，结合交叉熵损失函数优化模型，从而实现对食品评论真实性的准确检测。本发明弥补了多模态融合方法上的不足，从而有效提高了食品虚假评论检测的准确性和鲁棒。