本文以“HSK动态作文语料库”为研究对象,试图将作文偏误标注和评分结合起来,建立一个统一的作文标注评分系统。该系统分为前台和后台两部分:前台是基于数字墨水技术建立的一个标注软件,该软件使用考生作文扫描图片为工作对象,通过对不同勾画的识别,判断不同的偏误类型,并可对错误内容进行转录,转录的结果存放到数据中。后台使用从数据库中挖掘的各种作文浅层特征来训练一个评分模型,实现在作文各种偏误、前台软件较容易统计的作文信息和作文分数之间建立关系,使得根据前台标注软件收集的统计信息能够给作文判定一个分数或者等级。本文主要做了以下工作:1.通过对“HSK动态作文语料库”的分析,统计了8197篇作文的各种特征信息,形成后台模型的训练集和测试集。2.分析了各种特征与作文分数间的相关性,使用线性回归方法和SVM方法两种方法,在不同特征集上进行建模。3.编程实现了一个通用型的标注软件,目前实现了对四种偏误大类的识别,支持对偏误内容的转录,并实现了根据偏误类型和偏误内容对已标注作文的查询功能。