重写下面这段文本：《自监督预训练语言模型综述》

自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，但是处理自然语言涉及到上下文理解、词汇和语法的灵活运用，这对计算机来说非常困难。最近，预训练的语言模型已经成为了处理自然语言的一个重要方法。本文综述了自监督预训练语言模型的相关研究进展，包括数据量、模型结构、损失函数、预测目标等方面的内容。自监督学习是通过自动生成标签来进行学习，对于自然语言处理任务而言，很多自监督学习方法实现起来都很简单。相比之下，传统的有监督学习方法则需要标注数据集，这样数据量就相对较小。另外，本文还介绍了常用的自监督方法，包括语言建模、掩码语言建模和下一句预测。最后，本文分析了目前自监督预训练语言模型的一些研究挑战和应用前景，并对未来的研究方向进行了展望。
本文概括了自监督预训练语言模型的研究进展，包括数据量、模型结构、损失函数和预测目标等内容。相比于有监督学习方法，自监督学习方法通常更简单有效。本文还介绍了常见的自监督方法，并对自监督预训练语言模型的研究挑战和应用前景进行了论述并展望未来研究方向。