摘要：互联网数据的爆炸式增长,使得研究热点更多转向Web内容结构化分析。如果将藏语知识以结构化形式表示,那么将会有利于藏语知识的结构化分析和深度挖掘。该文提出了一种优化词向量的GRU神经网络模型进行藏语实体关系抽取的方法。在模型的训练中,加入了优化的词向量,在传统的词向量模型中结合藏语音节向量、音节位置向量、词性向量等特征对词向量进一步优化,并且选取了藏语词汇特征和藏语句子特征。实验证明,通过使用改进词向量F1值达到了78.43%。