重写下面这段文本：翻译：

这是一篇关于神经网络在自然语言处理中应用的文章。自然语言处理主要包括文本分类、语义分析、命名实体识别和依存关系分析等任务，这些任务都可以通过神经网络实现。其中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型可以捕捉文本中的序列信息，从而更好地解决诸如情感分析和机器翻译等任务。预训练模型（例如BERT）已经成为自然语言处理领域的热点，通过在大规模数据上进行预训练，可以有效提高模型的性能。因此，预训练模型已成为自然语言处理中的一个重要研究方向。

原文：

This is an article about the application of neural networks in natural language processing. Natural language processing mainly includes tasks such as text classification, semantic analysis, named entity recognition, and dependency analysis, all of which can be achieved through neural networks. Among them, models such as recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory networks (LSTMs) can capture sequence information in text, thus better addressing tasks such as sentiment analysis and machine translation. Pre-training models (such as BERT) have become a hot topic in the field of natural language processing, and can effectively improve the performance of the model by pre-training on large-scale data. Therefore, pre-training models have become an important research direction in natural language processing.
本文介绍神经网络在自然语言处理中的应用，包括文本分类、语义分析、命名实体识别和依存关系分析等任务。循环神经网络和长短时记忆网络等模型可捕捉序列信息，更好地解决情感分析和机器翻译等任务。预训练模型（如BERT）是自然语言处理领域的热点，可通过在大规模数据上进行预训练，有效提高性能。因此，预训练模型已成为自然语言处理中的重要研究方向。