本次为篇名为《深度学习神器BERT详解（附Python代码）》的文章，主要介绍了Google于2018年推出的自然语言处理预训练模型BERT的原理、结构和应用。以下为文章开头部分：

随着自然语言处理技术的不断进步，越来越多的公司和团队开始关注这个领域。无论是智能客服、机器翻译、智能问答还是情感分析，都离不开自然语言处理技术的支持。在这个领域里，机器学习和深度学习是最常用的两种技术。近几年，基于深度学习的自然语言处理技术发展迅速，多种已有的模型和方法都获得了广泛的应用。本篇文章将会介绍其中最为知名和前沿的预训练模型——BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年10月推出的一种预训练模型，它的应用涉及到自然语言处理的方方面面，例如语义理解、命名实体识别、句子分类等等。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本篇文章将介绍Google于2018年推出的自然语言处理预训练模型BERT的原理、结构和应用。深度学习和机器学习是自然语言处理技术中最常用的两种技术。BERT是其中最为知名和前沿的预训练模型之一，能够应用于语义理解、命名实体识别、句子分类等多个领域。