在语文教育中,如何培养和提高学生的写作能力一直是焦点问题。在传统的教学过程中,作文评价主要以人工方式为主,存在耗费大量人力物力、主观性强和反馈时间长等缺点。目前针对小学语文作文的研究较少,本研究以小学语文作文为研究数据,运用多种人工智能算法,结合了小学生写作能力发展水平,从字、词、句、篇章和主题等多个维度对作文进行分析和建模。本研究的主要内容和成果如下:1.在字级、词级、句子级、篇章级共提取64个特征。以这些特征为基础,运用随机森林对特征进行筛选,以年级作为类别,运用支持向量机构建作文质量自动分类模型。其中低、中、高年级分类模型准确率为72.73%,低、高年级分类模型准确率为80.86%。2.对作文数据使用LDA主题模型以无监督的方式提取出作文主题特征,以主题特征为基础,使用支持向量机构建分类模型。对比第二章模型和第三章模型,发现融合特征下的分类效果最佳。3.对部分句子进行人工评分并作为训练数据,基于卷积神经网络构建句子评分模型并用此模型对其余句子进行打分。连续句子的质量反映了这段文本的总体质量,本研究以句子得分为基础设计作文特征并构建作文分类模型。4.基于以上技术构建在线中文作文评价原型系统。系统主要功能有:计算并展示作文特征数据,推荐主题相似文章,预测作文所属年级,作文句子自动评分等。学生通过该系统不仅能够得到作文的详细分析数据,而且能够浏览自己的历史作文数据。本研究综合运用写作认知理论、计算语言学、自然语言处理、机器学习等技术对小学语文作文进行了深入分析。基于语言学特征、主题特征和句子质量特征构建了小学语文作文质量分类模型。本研究通过融合多维特征不断提高模型准确率,促进作文质量自动分类技术在语文教学中的应用和发展。