为了推动文本摘要技术在藏文领域的发展，采用两阶段微调的方法，构建了一种融合抽取式和抽象式的藏文摘要模型(BERT-ext-abs),保留了摘要的流畅性和语义一致性。训练抽取式藏文摘要模型BERT-ext,在此基础上进行第二次微调，得到抽象式藏文摘要模型BERT-ext-abs。从训练模型结构和数据规模两个角度分别设置对比实验，结果表明，相较于未经过二次微调的抽象式藏文摘要模型BERT-abs, BERT-ext-abs模型在ROUGE-1分数上提高了3.23%,在BERT Score分数上提高了0.95%。此外，与BERT-abs相比，BERT-ext-abs的模型参数量和训练数据量更少，能更高效地生成流畅且语义一致的摘要。