一种多模态增强食品非法添加监测方法及系统

本发明提供了一种多模态增强食品非法添加监测方法及系统，方法包括：通过爬虫获取第三方平台数据，并转换为多模态文本数据集；对多模态文本数据集进行处理形成词向量表；将图注意力网络融入BI‑LSTM构建文本分类模型，并利用词向量表迭代训练所述文本分类模型；利用训练好的文本分类模型完成食品非法添加监测。本发明可以准确预测食品是否非法添加，可快速为消费者选购功效宣称普通食品提供消费预警和风险提示，为监管部门靶向打击食品非法添加行为提供策略。