重写下面这段文本：《自然语言处理中的BERT预训练模型》
BERT是谷歌在2018年发布的预训练语言模型。BERT全名为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它能在多种自然语言处理任务中表现出色。BERT的核心是基于Transformer架构的双向编码器，通过大量的语料预训练来获得通用的语言表示。在后续的Fine-tuning阶段，可以针对具体任务进行微调，从而在各种自然语言处理任务中达到最好的性能。BERT的优势在于其可扩展性和灵活性，它可以在各种自然语言处理任务中发挥重要作用，如命名实体识别、问答系统、语义相似度计算等。
BERT是谷歌于2018年发布的预训练语言模型，其核心是基于Transformer架构的双向编码器。通过大量的语料训练，BERT获得了通用的语言表示，并且在Fine-tuning阶段可以针对具体任务进行微调，以达到最佳性能。BERT具有可扩展性和灵活性，可以用于各种自然语言处理任务，如命名实体识别、问答系统和语义相似度计算。