在自然语言处理领域,预训练和微调的模型训练方法是一种可以在未标记数据集上训练预训练模型,然后在标记数据集上对预训练模型进行微调的方法。该方法极大的减少了对于标记数据集的需求,同时为下游任务节省了大量的时间和计算资源。借助预训练模型,人类在多项自然语言处理任务中均取得了重大突破。藏文预训练模型的研究不仅可以有效地应对藏文标记数据集缺少的问题,还可以促进藏文自然语言处理研究的进一步发展。目前,针对藏语言的预训练模型研究尚处于探索阶段,但其对藏文自然语言处理研究有着重要的理论意义和广泛的应用价值。为此,本文开展了藏文预训练模型的相关研究,主要包括以下内容:1、针对目前藏文没有公开数据集的问题,本文在西北民族大学多拉教授提供的语料库基础上通过爬虫工具搜集了西藏人民网、青海藏语网络广播电台官网、青海省人民政府网等网站的藏文语料文本作为预训练模型的训练数据集,同时搜集了中国藏族网通网的数据制作了藏文文本分类数据集以及藏文摘要提取数据集。2、针对藏文标记数据集不足的问题,本文训练了藏文ALBERT预训练模型以减少下游任务对标记数据集的需求,该预训练模型在掩词预测任务中精度达到74%,在句子顺序预测任务中精度达到89%。3、通过对比ALBERT藏文文本分类模型和GBDT、Bi-LSTM、TextCNN在文本分类任务中的性能差异,验证了藏文ALBERT预训练模型在文本分类任务中的有效性。同时,为了解决样本不平衡问题,在ALBERT藏文文本分类模型中引入焦点损失函数,使小样本类别预测结果得到一定程度上的提高。4、通过藏文抽取式摘要提取对比试验,进一步验证了藏文ALBERT预训练模型在下游任务中的有效性。