基于图神经网络结合预训练模型的藏文短文本情感分析研究

针对藏文情感分析研究中，由于藏文构字规则以及数据集不统一导致深度学习模型效果欠佳的问题，该文提出了一种结合图神经网络以及预训练模型的藏文情感分析模型，应用于藏文短文本。首先，采用Albert预训练模型对藏文文本进行词向量构建；其次，为对应句中标注出的藏文情感词构建表征，并且通过构建后的词向量与情感词表征进行融合；最后，将融合后的表征进行图数据构建并输入到图神经网络模型中，得到最终的分类效果。实验结果表明，该文提出的藏文情感分类模型准确率达到98.60%,优于其他基线模型。数据集公开网址为：https://github.com/TU-NLP/TU＿SA/。