相对于传统的文本表示模型，BERT具有以下优势：

  1. 双向性：BERT是基于Transformer的双向编码器，可以同时利用上下文信息对单词进行编码。传统的模型通常使用单向语言模型，只能利用上文的信息，而BERT能够同时利用上下文的信息来更好地理解和表示文本。

  2. 上下文敏感性：传统的文本表示模型往往无法准确捕捉到单词在不同上下文中的含义差异。而BERT在训练过程中通过Masked Language Model（遮蔽语言模型）和Next Sentence Prediction（下一句预测）任务来学习到上下文敏感的词向量表示，从而更好地表达了词语的语义。

  3. 多任务学习：BERT通过同时在不同的任务上进行训练，可以学习到通用的文本表示。这种多任务学习的方式使得BERT能够在各种自然语言处理任务上表现出色，而无需针对每个任务重新训练。

  4. 预训练和微调：BERT首先在大规模的未标记数据上进行预训练，之后可以使用少量标记数据进行微调来适应特定的任务。这种预训练和微调的方式能够减少标记数据的需求，并提供更好的泛化性能。

  5. 支持多种输入类型：BERT可以直接处理不同长度的文本序列，并且支持单句和双句输入，从而适用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别、问答等。

  6. 具备语言模型能力：BERT在预训练过程中通过Masked Language Model（遮蔽语言模型）任务学习到了丰富的语言模型能力，可以用于生成文本，如自动生成摘要、机器翻译等任务。

  综上所述，BERT相对于传统的文本表示模型在双向性、上下文敏感性、多任务学习、预训练和微调、支持多种输入类型和语言模型能力等方面具有显著的优势。这些优势使得BERT成为自然语言处理领域的重要里程碑和基准模型。