BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）預訓練模型的主要特點是基于雙向的 Transformer 編碼器。因此，正確答案是 A: 基于雙向的 Transformer 編碼器。

### 專業(yè)分析：

1. **雙向性**：
- BERT 的核心創(chuàng)新在于其雙向性。與傳統(tǒng)的單向語言模型不同，BERT 在預訓練時同時考慮了詞匯的左側和右側上下文。這種雙向的上下文感知能力使其在理解句子結構和語義時更加準確。

2. **Transformer 編碼器**：
- BERT 使用的是 Transformer 架構中的編碼器部分。Transformer 是一種基于注意力機制的神經網絡架構，編碼器部分專注于輸入序列的特征提取。BERT 利用多層的 Transformer 編碼器來實現(xiàn)深度的語義理解。

3. **與其他選項的對比**：
- B: 基于單向的 Transformer 解碼器：這種結構通常用于生成任務，如語言生成，而不是 BERT 的目標。
- C: 基于雙向的 LSTM 拼接：雖然 LSTM 可以是雙向的，但 BERT 并不使用 LSTM 結構，而是基于 Transformer。
- D: 以上都不是：顯然不正確，因為 A 是正確的。

因此，BERT 的特點在于其基于雙向 Transformer 編碼器的設計，這使其在各種自然語言處理任務中表現(xiàn)出色。