帮我重新润色下面这段文章：以下是一篇使用BERT模型进行预训练的中文文本示例：

众所周知，自然语言处理是计算机科学的一个重要领域。在自然语言处理中，有一个重要的任务是语言模型，即预测下一个单词或字符的概率。传统的n-gram模型和神经语言模型取得了不错的效果，但由于其无法处理长文本和语义信息等问题，在实际应用中仍有不足之处。

近年来，预训练模型在自然语言处理中得到了广泛的应用。其中，BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练模型，在各种自然语言处理任务上都取得了显著的成果。BERT模型包含两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，BERT模型通过在海量文本上进行无监督的训练，学习出通用的语言表示。在微调阶段，则将预训练好的模型用于具体的自然语言处理任务上。

在预训练阶段中，BERT模型的输入由三部分组成：token embeddings，segment embeddings和position embeddings。其中，token embeddings是将每个单词转换为向量表示的过程，segment embeddings用于区分不同句子之间的关系，position embeddings则能够保留位置信息。BERT模型使用了Transformer中的多头自注意力机制，允许模型能够学习长文本中的依赖关系和语义信息。

事实上，BERT模型不仅在自然语言处理领域中表现出色，在其他领域也有广泛的应用，如计算机视觉、音频处理等。预训练模型的出现不仅推动了自然语言处理的发展，也对人工智能发展带来了巨大的影响。
下面是一个使用BERT模型进行预训练的中文文本示例：

自然语言处理是计算机科学的重要领域，其中语言模型是预测下一个单词或字符的概率的任务。传统的模型存在一些问题，不适合处理长文本和语义信息。近年来，预训练模型被广泛应用，BERT模型使用Transformer实现了无监督学习和通用语言表示，同时解决了长文本和语义信息问题，并在自然语言处理任务中取得了显著成果。BERT模型输入由三部分组成，多头自注意力机制可以学习长文本中的依赖关系和语义信息。此外，BERT模型的应用不仅限于自然语言处理领域。预训练模型的出现推动了自然语言处理和人工智能的发展。