帮我重新润色下面这段文章：《用通俗易懂的方式解释自然语言处理中的BERT模型》

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一种预训练语言模型，其基本思想是通过大规模无监督训练来学习通用的语言表示。

BERT模型使用的是Transformer结构，其中包括一个或多个Encoder层和一个Decoder层。在预训练阶段，BERT将大量的无标注文本输入到Encoder中，并在最后一个Encoder的输出上训练Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction两个任务。

具体来说，Masked Language Modeling任务是指在输入文本中随机屏蔽一些词语，然后让BERT通过上下文去猜测这些词语的正确答案。Next Sentence Prediction任务是指给定两个句子，让BERT判断这两个句子是否是连续的。

在预训练完成后，BERT模型可以用于各种下游任务，例如文本分类、问答和命名实体识别等。通过微调BERT模型，可以大大加快模型的收敛速度，并提高模型在特定任务上的性能。

总之，BERT模型是一种非常受欢迎的预训练语言模型，其在自然语言处理中的应用前景广阔。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，其使用Transformer结构，由Encoder和Decoder组成。在预训练阶段，BERT在大规模无监督数据上进行任务训练，包括Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction。完成预训练后，BERT可以用于各种任务：文本分类、问答、命名实体识别等。由于微调BERT模型会显著提高模型性能，因此BERT模型被广泛应用于自然语言处理领域。