本研究基于语言的表层特征体系，使用人工神经网络技术，对三种体裁、十个不同题目的HSK作文文本进行了分析，构建出了基于语言表层特征的汉语作为第二语言作文自动评测模型。在分析过程中，本研究验证了经典型技术路径构建评测模型的过程，同时还探索出了基于语言表层特征的简约型技术路径，构建出了简约特征集。

郭力，男，湖南衡阳人，语言学及应用语言学博士，北京语言大学国内合作与继续教育办公室主任、国际学院院长。主要研究方向为第二语言教学、习得与评测研究、高等教育政策研究和国际教育文化交流研究。在《比较教育研究》《外语教学》等学术期刊上发表论文近20篇，主持校级课题4项，参与国家级、省部级课题研究多项。

本研究选取汉语作为第二语言的文本自动评测作为研究目标，具有很强的创新性。主要体现在：

（1）研究方法新，使用了人工神经网络这一较为新型的研究方法；

（2）研究数据广，在已知的文献中，第一次对HSK作文采用多文体、大数据分析；

（3）研究结果有效，基于语言表层特征构建出了作文自动评测的理论模型，信度较高。

推荐语言学专业师生、研究者，尤其是对计算语言学感兴趣的读者阅读。