英语作文是大规模英语考试中的一种必备题型,无论是在我国的高考、研究生考试还是在国外的 TOEFL、GRE、IELTS中,英语作文都是检测英语学习者语言综合运用能力的一项重要指标。目前,国外已经开发出了一些针对母语为英语的作文自动评分系统,但是针对中国大学生英语写作特点的作文自动评分研究仍有待加强,因此针对国内大学生的作文自动评分研究是一项具有实际意义的研究课题。　　本文通过对作文评分的标准、影响作文评分的因素、特征提取方法、人工神经网络、自然语言处理等相关工作的研究,提出了一种基于BP神经网络的作文自动评分模型,运用自然语言处理技术对文本集进行词性标注和句法分析,统计各项文本特征,然后采用特征提取方法对特征进行筛选和分组,分别提取作文的词法、句法、结构、内容特征,并利用上述特征构建出了四个不同的神经网络拟合各项特征与作文评分之间的映射关系,并计算出作文的词法评分、句法评分、结构组织评分和语义评分。通过与英语教师讨论和多次实验确定词法评分、句法评分、结构组织评分和语义评分在作文评分过程中所占有的比重,最终得到作文的综合评分。　　最后对本文提出的作文自动评分模型进行了测试,实验表明本文提出的模型能够对学生单词和句子的掌握和运用能力、文章组织结构以及语义内容进行有效的评估。