重写下面这段文本：
这是一篇有关人工智能和自然语言处理的中文文章：

伴随着计算机技术的不断发展，人工智能作为其中的一个重要方向，近年来受到了越来越多的关注。自然语言处理则是人工智能领域的一个重要分支，它研究计算机如何处理和理解人类语言。自然语言处理的应用广泛，包括文本分类、信息提取、机器翻译、情感分析等。

在过去，自然语言处理技术主要基于规则的方法，即通过设定一系列规则来模拟人类理解语言的过程。然而，这种方法存在诸多问题，包括规则复杂、难以适应语言的多样性等。随着深度学习技术的兴起，基于数据的自然语言处理方法逐渐成为主流。这种方法依靠大规模语料库进行训练，通过建立深层神经网络模型从数据中学习语言的规律和特征，从而实现对文本的自动处理和理解。

目前，预训练模型是自然语言处理领域的热门话题。预训练模型在大规模语料库上进行训练，可以捕捉到语言的高层次语义信息，从而在各种自然语言处理任务上取得了很好的效果。BERT、GPT-2等预训练模型已被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等领域，成为了自然语言处理领域的重要突破。

然而，预训练模型仍然存在一些问题，例如需要海量的训练数据、计算资源要求高等。未来，预训练模型的研究方向可能会更加注重模型的可解释性、小数据训练等方面，以解决实际应用中存在的问题。
这篇文章是关于人工智能和自然语言处理的，自然语言处理是人工智能的一个重要分支，它研究计算机如何处理和理解人类的语言。过去的自然语言处理技术主要基于规则的方式，但这种方法存在许多问题。现在，基于数据的自然语言处理方法逐渐成为主流，它依靠大规模语料库进行训练。预训练模型在大规模语料库上进行训练，可以捕捉到语言的高层次语义信息，取得了很好的效果。未来的研究方向可能会更注重模型的可解释性和小数据训练等方面，以解决实际应用中存在的问题。