正确答案是D: Transformer。

**专业分析：**

Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果，其主要特点和优势如下：

1. **架构设计**：
- Transformer模型引入了自注意力机制（Self-Attention），能够捕捉序列中任意位置的依赖关系。这与传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）不同，后者主要依赖于顺序处理数据。

2. **并行计算**：
- 由于Transformer不依赖于序列顺序处理，允许更高效的并行计算，从而显著提高了训练速度和效率。

3. **处理长距离依赖**：
- 自注意力机制使得Transformer能够有效地处理长距离依赖关系，而RNN和LSTM在处理长距离依赖时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。

4. **广泛应用**：
- Transformer模型及其变种，如BERT、GPT-3等，在各种NLP任务中表现出色，包括机器翻译、文本生成、问答系统和文本分类等。

相比之下，其他选项如LeNet、VGGNet和ResNet主要是设计用于图像处理任务的卷积神经网络（CNN），虽然它们在计算机视觉领域取得了巨大的成功，但并不适用于处理自然语言数据。因此，Transformer是自然语言处理领域取得显著成果的网络模型。