下面是一篇介绍自然语言处理技术原理以及应用的中文文章：

自然语言处理（NLP）是一种人工智能领域，致力于研究计算机如何理解、操作和生成自然语言。NLP技术在文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等各个方面都得到了广泛应用。最近，预训练的深度神经网络架构，如BERT和GPT-2，已被证明在许多NLP任务上表现出色，并成为NLP领域的主流技术。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它的预训练阶段由两个任务组成：掩码语言模型和下一句预测。通过掩码语言模型，BERT学习一个双向上下文编码器，用于从左到右和从右到左对文本进行建模。通过下一句预测，BERT学习将一对句子作为输入，并预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。BERT在各种NLP任务上都取得了最新的最佳性能，包括问答、自然语言推理和文本分类。

GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是一种基于Transformer架构的语言生成模型。它在预训练过程中，通过大量的自然语言文本数据来学习自然语言的统计规律，然后利用这些规律，生成自然流畅的语言文本。GPT-2是一种基于样本的生成模型，具有非常高的自然语言生成能力。GPT-2已被用于各种自然语言生成任务，包括文章摘要、对话生成和诗歌创作等。

总的来说，预训练的深度神经网络模型已经成为自然语言处理领域的主流技术，并取得了许多最新的最佳性能。将来，预训练模型还将进一步提高在各种自然语言处理任务中的准确性和效率。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
自然语言处理（NLP）是一种人工智能技术，旨在让计算机能理解、操作和生成自然语言。NLP技术在文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等领域广泛应用。现在，预训练的深度神经网络模型（如BERT和GPT-2）已经成为NLP领域的主流技术，并在各种任务上取得了最优性能。BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言模型和下一句预测任务进行学习；GPT-2则是一种基于样本的语言生成模型，通过预训练学习自然语言的规律，从而生成流畅自然的文本。未来，预训练模型将继续提高NLP任务的准确性和效率。