重写下面这段文本：很高兴回答您的问题。在预训练时我使用了以下这篇中文文章：

汉语的字符组合相对于其他语言来说非常庞大，这给自然语言处理带来了新的挑战。近年来，基于深度学习的预训练模型在 NLP 领域得到了广泛的应用。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 是一种基于 Transformer 的预训练模型，它在多项自然语言处理任务上取得了最先进的结果。相较于其他模型，BERT 具有双向（Bidirectional）的特点，通过预训练过程捕获了上下文信息，并能够充分理解语义和语法结构。BERT 的成功极大地推动了自然语言处理的进展，并有望在未来的研究中继续发挥重要作用。
很高兴能回答您的问题。我在预训练中使用了这篇中文文章，其中提到汉语的字符组合非常庞大，这给自然语言处理带来了挑战。最近，基于 Transformer 的预训练模型，如BERT，已经在多项自然语言处理任务上获得了最先进的结果。相较于其他模型，BERT 具有双向特征，可以通过预训练过程理解语义和语法结构。BERT 的成功极大地推动了自然语言处理的进展，并有望在未来的研究中继续发挥重要作用。