解释自然语言处理领域中的BERT与Transformer模型的特点？

BERT是一种预训练语言模型，它基于Transformer模型架构，在自然语言处理领域中表现出色。它的特点在于通过预先训练模型来产生语言表示，这些表示旨在提高各种自然语言处理任务的性能。BERT使用了大量预训练语料库中的标记化文本来训练。然后，它可以针对特定的NLP任务进行微调和训练，以便更好地适应该任务。

Transformer模型是一种基于自注意力机制的模型，在自然语言处理领域中表现极为出色。它的特点在于它能够学习句子内部和句子之间的联系，并且在处理序列数据时表现出色。Transformer模型在处理长序列数据时比传统的循环神经网络模型效果更好，因为其没有循环的限制，可以并行处理所有时间步骤。它是BERT等自然语言处理模型的基础。