帮我重新润色下面这段文章：“预训练语言模型的应用与展望”  

在过去几年中，预训练语言模型已经成为深度学习在自然语言处理领域的一个热点。预训练语言模型的目标是通过大规模语料库的无监督学习，获得在特定自然语言处理任务中通用的语言知识。这些通用知识可以用于各种下游自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、情感分析等。该技术已经在各种应用程序中展示出强大的性能，包括语言理解基准测试。

为了预训练语言模型，研究人员使用了大量无监督学习技术，包括自动编码器、深度置信网络、自注意力机制等。而在推理时，预训练语言模型通常会被微调和训练，以适应特定的下游自然语言处理任务。最近，一些研究人员还发现可以将预训练语言模型嵌入到图神经网络中，以提高图数据上的自然语言处理性能。

预训练语言模型的最近发展使得许多自然语言处理任务的性能都有所提高。未来，预训练语言模型的研究将进一步探索如何使用深度学习技术从语言上学习更多知识，并将这些知识应用于更广泛的自然语言处理任务中。
预训练语言模型是近年来自然语言处理领域深度学习的热门话题。它通过大规模的无监督学习来获取通用的语言知识，可广泛应用于文本生成、问答系统、情感分析等自然语言处理任务。预训练语言模型的训练使用了多种无监督学习技术，如自动编码器、深度置信网络、自注意力机制，可以被微调和训练以适应特定的任务。未来，预训练语言模型将继续研究更多深度学习技术，以在更广泛的自然语言处理任务中获得更多知识。