帮我重新润色下面这段文章：本文将系统性地介绍预训练语言模型在自然语言处理中的应用。预训练语言模型通过在大规模文本语料上进行无监督训练，可以学习到普遍的词汇和语言结构，从而能够在各种下游自然语言处理任务中进行迁移学习。具体应用包括文本分类、命名实体识别、机器翻译、问答系统等。同时还介绍了一些常用的预训练语言模型，如BERT、ELMo、GPT等，并分析了它们的优缺点。最后，本文探讨了预训练语言模型在未来的发展方向和应用场景。
本文系统介绍了预训练语言模型在自然语言处理中的应用。这些模型经过大规模文本语料的无监督训练，可以学习到普遍的词汇和语言结构，因此在各种下游自然语言处理任务中表现优异。这些任务包括文本分类、命名实体识别、机器翻译和问答系统等。文中还介绍了常用的预训练语言模型，如BERT、ELMo和GPT，并分析了它们的优缺点。最后，将探讨这些模型在未来的发展方向和应用场景。