帮我重新润色下面这段文章：抽象表示的预训练模型 BERT（BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding）通过被训练出来的模型和模型参数，为下游的自然语言处理任务提供了很好的基础，例如问答(Question Answering)，文本分类(Text Classification)，文本匹配(Text Matching)等。BERT的预训练过程包含了两个阶段，第一个阶段是单词级的遮蔽语言模型训练，第二个阶段是sentence级别的连续预测任务，这两个任务都是基于Transformer的架构。BERT在自然语言处理领域取得了很大成功，其预训练模型可以适应大量的下游任务。
BERT是一种抽象表示的预训练模型，能通过模型和模型参数为下游的自然语言处理任务提供良好基础，如问答、文本分类和文本匹配等。BERT的预训练过程包括单词级遮蔽语言模型训练和sentence级连续预测任务，都基于Transformer架构。在自然语言处理领域，BERT取得了巨大成功，其预训练模型可以适应各种下游任务。