一种基于图卷积神经网络的敏感影评检测方法

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的敏感影评检测方法，首先构建敏感信息知识图谱，采用BERT模型对知识图谱中的每个节点进行嵌入，并通过GCN对知识图谱的节点的邻接特征进行聚合更新，通过BERT模型和实体嵌入增强机制，获取影评文本的最终特征表示，通过特征比对函数获取相关性向量，将影评文本的最终特征表示和相关性向量进行拼接处理，然后通过全连接层和Softmax分类器对拼接后的特征向量进行最终判别，获取影评文本的检测结果；本发明设计双模态语义关联机制，能有效捕捉影评文本中的深层敏感语义，特别是在存在同音替代、隐喻表达等规避策略时，依然具备较强的识别能力，从而显著提升敏感评论检测的准确率和鲁棒性，实现了文本与知识的深度融合。