随着网络的快速发展,越来越多的少数民族的人们通过微博来发表观点、表达情感、交流心得。藏文微博文本的研究不仅可以了解少数民族的日常生活和文化,还可以获得少数民族用户对于某类服务、产品的态度,也将有利于少数民族地区社会服务质量的提升、合理政策的颁布。本文以汉藏双语情感词典构建为基础,研究了藏文微博文本的情感计算模型。研究内容主要包括:(1)总结分析了当前情感词典构建和国外、中文、藏文文本情感计算的技术和最新的研究成果。(2)利用已有的中文情感词典资源自动构建汉藏双语情感词典,不但解决了藏文词典构建费时费力的问题,还保证了藏文情感词典的正确性和足够多的词汇。基于构建的情感词典对藏文微博文本进行情感计算,实验结果,准确率达到76.6%,表明情感词典达到了实用性效果。(3)针对原始数据集较小的问题,研究构建了藏文同反义词词典,并通过同反义词汇替换的方式,实现了数据的自动扩充。(4)根据卷积神经网络和长短时记忆网络的特点,提出了CLSTM混合深度学习模型,取得了较好的情感计算效果,准确率达到了85.1%。研究了模型参数优化等问题,使模型达到最优效果。