帮我重新润色下面这段文章：这是一篇介绍 NLP 领域中的 Transformer 模型的中文文章。

Transformer 是一种基于 self-attention 机制的神经网络模型，由 Google 在 2017 年提出，其在机器翻译等自然语言处理任务上取得了 state-of-the-art 的结果。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer 在处理长文本序列时具有较好的效果，而且可以并行计算，训练速度更快。
Transformer 是基于 self-attention 机制的神经网络模型，由 Google 在2017年提出。在自然语言处理任务中，如机器翻译等方面，它表现出了 state-of-the-art 的结果。相对于传统的RNN和CNN，Transformer 在处理长文本序列时表现更佳，并且允许并行计算，训练速度更高。