Seq2seq神经网络模型在中英文文本摘要的研究中取得了良好的效果,但在低资源语言的文本摘要研究还处于探索阶段,尤其是在藏语中。此外,目前还没有大规模的标注语料库进行摘要提取。本文提出了一种生成藏文新闻摘要的统一模型。利用TextRank算法解决了藏语标注训练数据不足的问题。然后,采用两层双GRU神经网络提取代表原始新闻的句子,减少冗余信息。最后,使用基于注意力机制的Seq2Seq来生成理解式摘要。同时,我们加入了指针网络来处理未登录词的问题。实验结果表明,ROUGE-1评分比传统模型提高了2%。 关键词:文本摘要;藏文;TextRank; 指针网络;Bi-GRU