随着近年来我国英语考试的改革，作为主观题型的英语作文自动批改一直是研究的热点和难点，英语作文自动批改系统不仅能减轻大量英语作文给英语教师带来的批改负担和压力，同时，也能更为客观科学的对英语作文内容进行评分。目前国内外英语作文的切题分析方法主要分为有监督的英语作文切题分析方法和无监督的英语作文切题分析方法，有监督的英语作文切题分析方法需要参考范文或人工标注数据，不适用于大量英语作文批改。而当前无监督的英语作文切题分析方法主要是通过分布式向量表示直接计算作文的语义相似度进而判断作文的切题程度，无法避免非主题词所带来的噪声干扰，同时也缺乏对英语作文内容潜在的主题语义分析以及显著切题特征的分析等。对于二语学习者而言，作文内容是评估作文的最重要指标，其中相关实验研究结果表明，文章切题性，主题连贯性，观点倾向性这三个特征变量对中国学生英语作文内容综合质量解释的差异达到了56%。因此，研究开发无监督的英语作文切题分析模型能有效提高英语批改系统的可信度和鲁棒性，具有重要的意义。
　　本课题基于中国学生的英语作文，设计了一种无监督的基于语义空间的英语作文切题分析模型。该模型通过构建层次主题树混合语义空间，并结合作文切题分析模块中本文提出的切题分析算法、主题连贯算法以及主题观点算法对英语作文内容和结构进行细致的切题分析，抽取英语作文的切题句子以及主题不连贯句子，并通过英语作文切题质量分析模块生成英语作文的切题质量评分。为了实现上述研究目标，本文的研究工作如下：
　　(1)构建关系三元组层次主题树模型分析英语作文潜在主题并进行主题聚类，然后通过词嵌入模型Word2Vec生成主题关系三元组分布式语义空间，并基于知识库扩展主题语义空间，实现层次主题树混合语义空间的主题关系三元组分布式向量表示。
　　(2)构建作文切题分析模块并提出三种算法：切题分析算法，主题连贯算法和主题观点算法，以英语作文中的关系三元组作为载体从句子级别扩展到篇章级别分析英语作文内容的潜在主题特征，主题连贯性及主题观点挖掘。
　　(3)构建英语作文切题质量分析模块，通过计算句子级别、段落级别以及全文的主题语义相似度，主题连贯性及主题观点情感倾向语义关联度，并对三个部分进行加权得到英语作文切题质量评分。
　　(4)通过以上步骤构建了一种无监督的基于语义空间的英语作文切题分析模型，并在不同的英语作文测试集中进行实验。实验结果表明，本文模型相较于目前的无监督英语作文切题分析方法具有更高的准确性和实用价值。