重写下面这段文本：简介

我们根据最新的研究，针对性地探究了利用BERT预训练中文语言时的一些技巧。我们在半监督下，训练了一个基于BERT的预训练模型，对多种下游任务展示了良好的性能。

正文

这项工作探究了以下预训练技巧：

1、简化预训练目标：我们发现，将预训练目标转化成MLM（Masked Language Model）会对模型表现带来显著提升。

2、利用单句预测任务：我们将NSP（Next Sen tence Prediction）中的随机下一句替换成单句预测任务，结果发现将单句任务考虑进来后，可以让模型在下游任务上有更好的表现。

3、构造针对性数据集：我们通过自动构造了一个“带有作文高分元素”的语料库，通过加入这样的语料来进行预训练，效果也得到了验证。

4、训练策略的选择：在半监督下，我们采用了Teacher-Student的训练策略，并在预训练和微调时采用了不同的学习率等优化参数，对模型表现带来了显著提升。

结论

本文提出了一些针对中文BERT预训练的实用技巧，并通过实践证明这些技巧有效性。我们在多个下游任务上展示了这个预训练模型的优秀表现。
简介：本文探究了中文BERT预训练技巧，半监督训练了一个基于BERT的预训练模型，并在多个下游任务展现了良好的性能表现。

正文：本文针对中文BERT预训练，提出了以下实用技巧：简化预训练目标，利用单句预测任务，构造针对性数据集及选择适合的训练策略等。在半监督下训练的预训练模型在多个下游任务上表现出优秀的性能，验证了这些技巧的有效性。