对于中国英语学习者,尤其是非英语专业的大学生来说,英语写作是一个薄弱环节,亟需提高,但传统意义的英语写作教学由于教师批改时间长,反馈不及时,批改结果易受人的主观因素影响等诸多弊端,使得学生写作训练的效果并不理想。英语作文自动评分系统可以有效地克服以上弊端,使教学双方都获益。目前国外已有应用较为成熟的系统,实际应用表明其性能良好,但是这些系统是针对以英语为母语的学习者而设计的,由于中国英语学习者的写作特点与之有明显差别,并不适合于中国英语学习者,因此针对中国英语学习者,英语作文自动评分系统在对作文语言和内容上的处理策略应有所改变,写作评价模型也应有较大不同。本课题是以英语作文智能评阅系统为背景,对英语作文评分模型进行研究,主要探索能稳定、有效反映作文质量的特征项,并在此基础上构建一个合理的高分作文判别模型。本课题从多篇中国大学生英语四、六级作文中提取词汇、搭配、段落和篇章等方面的大量特征项,根据这些特征项与作文分数之间的相关性,提出显著相关的特征项,与作文分数进行多组回归分析实验,从而挖掘出对作文质量贡献较大的特征项,构建合理的判别高分作文的模型。实验结果表明部分特征项(比如平均词长、动词短语的数量)对作文质量贡献较大,对于不同题目的作文均能稳定地反映其质量,而且最终得到的模型性能良好,与人工评分一致率最高达到0.90,可以作为非特定题目的英语作文智能评阅系统的高分作文判别的参考依据。