重写下面这段文本：很高兴为您提供一篇被用于中文预训练的文章：

标题：论文翻译质量自动评估模型的设计与实践

随着翻译需求不断增加，机器翻译得到了广泛应用，但自动翻译仍然有改进的空间。论文翻译质量自动评估模型是指使用自动化技术对机器翻译的质量进行评价。这个领域有多种解决方案，其中一种方法是使用基于神经网络的自动翻译质量评估模型。文章探讨了这一方法的设计和实践。

首先，论文提出使用Transformer和Bi-LSTM等方法进行设计。然后提出将特征提取、特征池化和特征融合分开，并且使用残差连接来提高模型性能。最后，研究人员使用WMT 2014中文到英文翻译数据集进行了实验，并取得了不错的结果。

通过这个模型，可以有效地评价翻译质量，并提出改进措施，进一步提高机器翻译的质量。
我们很荣幸为您提供一篇用于中文预训练的文章，文章主题是“使用神经网络设计论文翻译质量自动评估模型”，该模型可用于评价机器翻译的质量并提出改进措施。研究人员使用Transformers、Bi-LSTMs等技术设计模型，分别进行特征提取、特征池化和特征融合，并使用残差连接来进行优化。他们使用了WMT 2014中文到英文翻译数据集进行实验，并获得了良好的结果。这种模型可以提高机器翻译的质量，并提出改进方案。