小学第二、第三学段应具备基本的“习作”能力,是语文课标对写作的要求。标准还提出,要按照不同学段的目标要求,对学生的写作水平进行综合考察。当前小学作文测评仍采用教师主观打分的方式,既耗时耗力,又具有较强的主观性,影响了作文评价的信度与效度。基于此,国内外陆续开展了针对作文自动评价技术的研究。然而,当前国内外作文自动评价技术的研究均未针对以汉语为母语的小学第二、第三学段学生的写作水平进行研究,且现有的各类评分系统仅选取了有限的评价特征,未对作文文本进行综合、全面的分析与评价。针对以上情况,本研究从词汇、句法、篇章三个层次对小学第二、第三学段作文的评价特征进行分析,得到综合评价特征,并实现对关键评价特征的自动提取。主要工作包括:首先,针对当前国内外作文自动评价技术的研究现状进行分析,发现国内当前的研究并未与小学阶段的课标要求与教学实际相结合,对小学阶段作文教学评价缺乏一定的指导意义。据此,本文利用Coh-Metrix中文文本分析器,综合分析了 106项与文本区分具有显著作用的词汇语法及语义特征,得出了与小学第二、第三学段作文得分具有最高回归模型参数的4项综合评价特征,其中词汇层级下评价特征2项,句法层级下1项,篇章层级下1项。其次,针对句法层级下句法连贯性评价特征的自动提取进行探讨。通过文献研究得到句法连贯性特征的描述体系,作为自动提取方法的理论支撑。设计自定义词典,结合教学实际,完善了 1 1种复句结构的表述形式。利用“结巴分词”技术进行词性标注,利用python语言进行代码设计,实现了对句法层级下评价特征的自动提取,并将实验结果以可视化的界面呈现。通过信度检测与相关性分析,验证句法层级下评价特征自动提取方法的有效性。最后,针对篇章层级下主题相关性评价特征的自动提取进行探讨。分析了当前中文文本关键词自动提取的基本算法,利用TextRank算法实现对文本关键词的自动提取。构建主题词库,计算关键词与文本主题相关性的权重值,实现对文本主题相关性评价特征的自动识别。通过相关性分析,验证主题相关性评价特征自动识别方法的有效性。本文利用小学第二、第三学段的日常作文与考试作文,结合来自教学一线的实际情况,对作文自动评价特征进行全面分析,得到综合评价特征。针对关键评价特征进行自动提取的探讨,得出了关键评价特征自动提取的方法,并验证了方法的可行性。本文研究对于开展小学作文自动作文评价提供了借鉴。