帮我重新润色下面这段文章：很多实际应用需要处理短文本和长文本，因此在预训练过程中需要考虑捕捉不同长度文本的语义信息。传统的预训练模型如ELMo、GPT等都是基于固定长度的上下文进行预测，导致长文本会被截断，而短文本则会被填充。为了解决这个问题，近期提出了许多基于层次结构的预训练模型，如Bert、RoBERTa和XLNet等，这些模型采用了基于片段的处理方式，在不同层次上对文本进行建模，并使用不同的机制编码和整合不同片段的信息。这种方法在处理短文本和长文本时表现良好，已成为自然语言处理领域中最具代表性的预训练技术之一。
许多实际应用需要处理不同长度的文本。传统的预训练模型如ELMo和GPT基于固定长度的上下文，导致长文本被截断，而短文本则被填充。为解决这一问题，近期提出了基于层次结构的模型，如Bert、RoBERTa和XLNet，采用片段处理文本，并在不同层次对其进行建模。使用不同的机制编码和整合不同片段的信息。这种方法在处理不同长度文本时表现良好，并已成为自然语言处理领域中最具代表性的预训练技术之一。