为了提高语言测试的命题效率,从而促进计算机自适应语言测试和个性化二语教学的发展,本研究探索计算机为阅读测试自动命题的潜能,探讨阅读测试命题的语言机制,实现一个能够根据任意文本材料自动产生阅读测试理解题的系统。本文首先总结与自动化命题相关的研究,然后探讨阅读测试的本质,提出一个包含考点选取、同义改述和疑问句变换三个模块的阅读理解测试简答题命题框架。为了能在计算机上实现该命题机制,本文讨论阅读测试命题中所需使用的语言知识和能力,建立了一个基于词汇功能语法、语义网络和语义空间模型的语言学框架作为自动化命题的语言处理基础,提出对命题过程各个模块的可操作化方法。随后,本研究结合自然语言处理技术,使用Perl语言编程实现了一个自动化阅读测试命题系统。为了验证系统有效性,本研究选取大学英语四级阅读材料作为输入,以其他算法结果和四级真题为基准,评估系统各个阶段的输出。实验结果表明：基于词频密度、段落长度和潜在语义相似度分析可有效选取信息重点；限定语义法能够结合语言测试的范围特点,克服同义改述模块中语义消歧精度不足的问题；与仅基于语法的问句生成系统相比,在词汇功能语法框架下基于语法和题元语义的方法可生成质量更高的问句；本系统能够针对阅读材料做出准确率较高的同义改述,选出符合核心性、全面性和独立性的考点,生成将近60%有效的事实型疑问简答题。该研究初步证实了计算机辅助语言测试命题的可能性。