随着计算机辅助计算、多媒体应用以及计算机网络等技术的飞速发展和推广应用，网络教学成为一种最具应用前景的远程教育模式，并从根本上改变了人们的学习方式。当前中文在线考试系统是网络教学中不可或缺的功能之一，其涉及到多项关键技术。其中试卷的自动批改技术对于大规模在线考试是非常有意义的。　　 对不同的试题类型，试卷自动批改的难易程度相差很大，客观试题的自动批改易于实现，主观试题的自动批改由于涉及到人工智能、模式识别和自然语言处理等内容，实现起来相当复杂。自20世纪60年代以来，国内外许多专家和学者就致力于基于任意文本答案的主观试题的计算机自动批改技术的研究，同时也出现了各种不同的自动批改系统。　　 在深入分析整个领域研究特点及发展趋势的基础上，本文提出了一种新的基于依存关系的加权语义相似度计算模型。该模型利用自然语言理解的思想、方法和技术，来研究和解决自动批改中的关键问题。首先利用自然语言理解中的词法分析技术对学生答案和领域专家提供的标准答案进行词语切分，并标注词性，为句子结构解析和提取做好准备。然后利用自然语言理解中的依存语法分析技术解析句子的结构，构建依存关系图，并在依存关系图中提取关系路径，构建句子相似度特征矩阵。最后定义基于依存关系的加权语义相似度计算模型，进而根据该模犁计算学生和领域专家的答案之间语句的语义相似度。　　 在该评分模型的基础上实现了主观题自动阅卷的原型系统，并在实验分析过程中，通过与人工及对比系统的阅卷结果进行比较分析，证明了系统的公正性和实用性，符合人工阅卷处理过程。