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为了改变计算机必须依靠文本才能进行评分的情况，本文在国内范围内首次开展了面向大规模英语口语机考中的复述题型自动评分技术研究并证明了其技术可行性。本文首先基于连续语音识别、自然语言理解等技术搭建了复述题自动评分技术流程，并针对复述题无需按原文复述、考试现场录音质量低等难点，通过借助朗读题录音的声学模型自适应处理、基于复述原文的通用语言模型裁剪、基于识别输出词图的机器评分特征提取等一系列的改进工作的开展，最终完成的自动评分系统在339份中国科学技术大学期末考试现场采集的复述题数据集上达到了专家精细评分84[％]的性能，超过了教师批量阅卷时的性能，使系统在实用中，能辅助教师进行更科学客观的评分。