目前，煤矿各类安全管理信息化平台积累的大量非结构化文本数据并没有得到充分利用。为充分挖掘煤矿安全隐患文本知识，提出了一个基于领域术语词掩码语言建模(DP-MLM)和句子顺序预测建模(SOP)学习机制的煤矿安全领域预训练语言模型(CoalBERT)。利用收集到的110万余条煤矿隐患排查记录数据和自构建的1328个领域术语词词典进行模型训练，并在煤矿安全隐患文本分类和命名实体识别两个任务上分别进行对比实验。实验结果表明：在文本分类实验中，CoalBERT模型总体结果的精准率、召回率和F1值较BERT模型分别提高0.34%、0.21%和0.27%；在命名实体识别实验中，CoalBERT模型的精准率和F1值较BERT模型分别提高3.84%和2.13%。可以看出CoalBERT模型能够有效提升煤矿安全隐患文本语义理解能力，可为煤矿安全领域文本挖掘相关任务场景提供基础参考。