解释BERT模型和其作为自然语言处理中一个重要的突破性进展的重要性。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformers的预训练语言模型。它通过预先在大型语料库中训练来获得对自然语言的深层理解，然后可以针对各种任务进行微调，例如文本分类，命名实体识别等。

BERT的重要性在于它在自然语言处理中实现了许多突破性进展，包括使用单一模型实现多个任务的能力，以及使用无标签的数据来预训练模型的能力。BERT取得了在许多自然语言处理任务中历史最优的结果，证明了它在自然语言理解和应用中的重要性。