“计算机自动评分系统”是指对于已经录入计算机的文本,计算机自动对其进行语句分析等操作,继而经过一套规则的计算判定出最终的作文分数。这项技术在国外已经实际应用于一些标准化考试中。在主观题的批改上,大大节省了人力,提高了阅卷效率。而目前国内的HSK考试作文部分依然采取较为传统的人工评分方式,虽然经过十余年的验证,证明其效度良好,但人工评分的方式依然不可避免地带有阅卷人的主观性。国外已有的“计算机自动评分系统”在运行计算时,其对于文本分数的判定依据往往集中在“复杂度、准确度、流畅度”这些句法和词法层面上,比如是否有错词错句、标点使用是否准确、文章中一共出现了多少个不同的词这些指标,而对于语义层面的文本特征的抓取则很少,至于语篇层面的主位推进模式这样的指标更是很少有前人进行过考察。基于此,与前人多数集中于“复杂度、准确度、流畅度”的研究成果相呼应,本文做出这个选题,以“衔接”和“主位”作为文本特征的切入点,考察这两类特征的共计29项指标与HSK已有的作文分数的“相关性”。所选的150篇语料均来自“HSK动态作文语料库”,在时间上前后涵盖十余年的跨度。在方法上,我们首先对文本中的各项指标进行人工划分,得出量化的频次数据,然后通过“回归分析”和“单因素方差分析”方法具体分析这些指标与对应的分数的相关性。一方面我们考察指标频次与作文分数的线性关系;另一方面我们分析某项指标在不同水平组上的频次是否具有差异。最终我们得出“语篇主位”、“比较指称”、“集中型主位推进模式”等总计十六项直接影响作文分数的指标,涵盖衔接、主位结构、主位推进模式三个层面。这些指标可以作为HSK作文评分的直接依据。此外还得出“派生型主位推进模式”、“名词性省略”等十二项间接影响作文分数的指标,它们的影响方式各不相同。一方面,本文得出的结论可以为日后的“HSK作文计算机自动评分系统”的研发提供一些基础性借鉴;另一方面,本文得出的各类直接或间接影响作文分数的指标可以为对外汉语作文教学提供一些有益的指导。