摘要：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長,使得研究熱點(diǎn)更多轉(zhuǎn)向Web內(nèi)容結(jié)構(gòu)化分析。如果將藏語知識以結(jié)構(gòu)化形式表示,那么將會有利于藏語知識的結(jié)構(gòu)化分析和深度挖掘。該文提出了一種優(yōu)化詞向量的GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行藏語實(shí)體關(guān)系抽取的方法。在模型的訓(xùn)練中,加入了優(yōu)化的詞向量,在傳統(tǒng)的詞向量模型中結(jié)合藏語音節(jié)向量、音節(jié)位置向量、詞性向量等特征對詞向量進(jìn)一步優(yōu)化,并且選取了藏語詞匯特征和藏語句子特征。實(shí)驗(yàn)證明,通過使用改進(jìn)詞向量F1值達(dá)到了78.43%。