阿拉伯语是一种形态丰富的语言，相较于英语，其资源相对匮乏，语法研究也相对不足。在这一背景下，诸如情感分析（Sentiment Analysis, SA）、命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）以及问答系统（Question Answering, QA）等阿拉伯语自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）任务面临极大挑战。近年来，随着基于Transformer架构的模型迅速发展，针对特定语言的BERT类模型在大规模语料库上进行预训练后，展现出卓越的语言理解能力，显著提升了各类NLP任务的性能，并在多数任务中达到当时最先进的水平。本文旨在为阿拉伯语专门开发并预训练BERT模型，以期在阿拉伯语NLP领域取得与英文BERT相同的成功。我们提出的模型名为AraBERT，其性能与谷歌发布的多语言BERT（mBERT）及其他先进方法进行了对比。实验结果表明，AraBERT在大多数测试的阿拉伯语NLP任务中均达到了当前最优（state-of-the-art）水平。为促进阿拉伯语自然语言处理领域的研究与应用，我们已将预训练的AraBERT模型公开发布于GitHub平台：https://github.com/aub-mind/arabert。