第一篇：作文自動評分總結

李艷老師和葛詩利老師《大學英語作文自動評分中分級詞表的效度研究》中提出了作文分級詞表的思想，而這可以通過改進或者調整已有的詞表來獲得。

目前自然語言處理中準確率最高的、也是最基本的研究就是詞匯分析，詞匯分析一般包括詞長分布、詞匯分布和詞匯豐富性等。

詞匯分布：一篇作文中的詞匯占某一分級詞表每個級別詞匯的比例。Laufer&Nation的3個級別的詞表。

CLEC中國學習者英語語料庫

SPSS軟件包的單因素方差分析（ANOVA）

SPSS多元線性回歸

分數檔的精確率和召回率，總體準確率和誤判率

個分數精確率=本為X檔作文并且被評為X檔作文的數量／所有被評為X檔作文的總數*100 精確率越高，說明作文被評為該分數檔的可信度越高

Laufer&Nation以詞族為計算單位，詞頻概貌

文秋芳 以類符為計算單詞，稱為詞頻廣度

倪嵐 以形符為計算單位 詞頻分布

準確率都是30%左右

徐劍和梁茂成《對集中英漢機器翻譯系統的測評》

翻譯系統在譯文輸出方面已經比較成熟，源語言的語義識別方面還不如人意。

80年代，機器翻譯研究863智能型英漢翻譯系統—“譯星一號”

評估標準：系統功能，操作的難易度及譯文質量（包括譯文的忠實度、譯語的可懂度和譯文的可接受性）

歐共體評估：識別（譯文的得懂度、忠實度、連貫度、有用性、讀取速度和譯文的可接受性）和語言方面（句子結構和語義的連貫性、詞匯評價、翻譯錯誤）

可懂度、忠實度和譯文的可接受性

梁茂成和李剛《英漢機器翻譯中人稱代詞的處理》徐州師范大學外語系

漢語術語分析語，詞序、虛詞等來表達各種語法關系；

英語屬于綜合語，通過詞本身的形態變化來表示

英語中人稱代詞的使用頻率要遠遠高于漢語

漢語屬于孤立性語言，英語為粘著性語言

原因：

1.漢語表示所屬關系的物主代詞往往可以省略

2.英語中大量使用反身代詞

反身代詞：（譯星對反身代詞處理較為得當）

1.英語較漢語大量使用反身代詞

2.漢語反身代詞具有獨立的指稱功能，英語則依附于其他代詞或名次，無獨立的指稱功能。英漢第二人稱代詞的差異

You是你還是你們？

英語代詞的預指功能

人稱代詞在機器翻譯中的處理

1.調整語法信息庫（代詞的主要作用是代替名詞）

2.條件句

自動評分技術

陸軍，梁穎紅，陸玉清，李斌，姚建民《多分類器融合技術在自動作文評分中的應用》 分類器：貝葉斯、K近鄰和支持向量機

自動作文評分（Automated Essay Scoring，AES）

國外主觀題自動評分系統：E-rater、IEA(Intelligent Essay Assessor)、PEG(Project Essay Grade)國內最早涉足作文評分領域：梁茂成教授

中國學習者英語語料庫（Chinese Learner English Corpus）對作文中的錯誤進行了詳細標注、分類和統計

作文內容的特征（作文中的單詞和短語，即通常的Uni-Gram、Bi-Gram和Tri-Gram模型）考察作文的主題和內容

語言學特征：

淺層的語言學特征（句子個數、句子平均長度、單詞平均長度、單詞個數）考察作文的形式 復雜的語言學特征（作文中的語法、單詞的詞性、連接詞、各種類型錯誤個數）考察作文的語法、連貫性和錯誤

特征篩選：文檔頻率（Document Frequency，DF）、信息增益（Information Gain，IG）、統計量（Chi-square Statistic, CHI）

文本分類算法

樸素貝葉斯（Na?ve Bayes）假定各種特征之間相互獨立。性能不穩定，易受分類任務的影響。

K近鄰（K-Nearest Neighbor）要求有較高質量的訓練集，K值確定比較難

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）基于結構風險最小化理論

評價分類結果的好壞：準確率p、召回率r和F1測度

F1?2?p?r/(p?r)

E-rater商用機器評分系統，準確率計入相鄰分數

所有分類方法的效果都要低于它們在其他方面的分類效果

原因：四級作文本身的特點和各分數作文的篇章數的分布情況

結束語：

語言學特征更能體現作文的水平NLP技術

曹亦微，楊晨《使用潛語義分析的漢語作文自動評分研究》

評分方式

1.依靠精確的分析和提取反映文章質量的指標進行評分，指標大多是語法層面上的；

（PEG）

2.另一種是整體評分，綜合使用了文章的詞語使用、論述結構、句法結構以及內容和語義

等方面的特征（e-rater：統計方法+自然語言處理技術）。

潛語義（LSA，latent Semantic Analysis）

葛詩利，陳瀟瀟《文本聚類在大學英語作文自動評分中應用》

文本聚類把作文按內容的相似程度聚集到一起，形成一棵內密外疏的聚類樹。識別跑題作文 文秋芳：“作文內容能夠解釋作文總體質量56%的差異”

內容評價：采用文本自動層級聚類

優點：不需要事先基于大規模標注訓練集構建評價模型

PEG側重結構分析，較高的評分準確率，忽略內容，更多地注重表面結構

IEA 只基于潛伏語義分析測量的是“文本的內容和學生作文中所傳達的只是，而不是作文的風格或語言”，適用于本族語作文（基本沒有較大語言失誤）—單獨的潛伏語義分析用于外語作文評分顯然不夠

BETSY基于文本分類技術

E-rater，IntelliMetric，語言質量和內容兼顧，適用外語作文自動評分

E-rater內容分析采用了向量空間模型，作文首先轉化為詞頻的向量，再合并語言質量得分 層級聚類：自底向上（Bottom-up合并聚類）和自頂向下（Top-down分割聚類）常見文檔聚類算法：

k-means算法（分割）

凝聚層級算法（Hierarchical Agglomerative Clustering，HAG 層級算法）

建立特征向量TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

葛詩利，陳瀟瀟《大學英語作文自動評分研究中的問題及對策》

四個難題：評分標準、針對性、通用性和人機界面的劃分

作文自動評分研究使用技術：計算機統計技術、自然語言處理技術、信息檢索技術和人工智能技術

馬希文計算機解決問題前提條件：

第一，必須把待解決的問題形式化

第二，這種問題必須是可計算的第三，這種問題必須有一個合理的復雜度，要避免指數爆炸

語言：人工選取特征和機器統計加權

非英語專業大學生作文語言使用特征：詞匯、短語、句法、搭配和錯誤

PEG統計文章長度、各種詞類的數量、詞長的變化（淺層文本特征）

IEA使用詞匯統計，實義詞的統計

E-rater基于詞匯統計（內容），淺層文本特征（語言）

把內容評分轉換為詞匯向量的統計比較

針對語言使用的評分，低分段評分準確率非常高，中、高分段，尤其是高分段準確率較低

梁茂成、文秋芳《國外作文自動評分系統評述及啟示》

信度（reliability）效度（validity）

PEG（Project Essay Grade）重語言形式

實現步驟：變量提取—多元回歸分析—多元回歸得到的beta值代入計算機程序換算出作文得分

IEA（Intelligent Essay Assessor）重作文內容

矢量空間模型（Vector Space Model VSM）過濾干擾信息，提取數據中的潛在語義結構 潛在語義結構詞匯項（即詞匯）—文檔矩陣 term-by-document matrix

之后對矩陣進行奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）把原來矩陣分解為三個不同矩陣，再重建一個新的維度較少的矩陣

E-rater既重形式又重內容—一個模塊結構的混合評分系統

基于線性回歸模型

三個模塊：

第一模塊，話語（discourse）結構，即篇章結構，依靠搜索提示詞（In summary?）實現

第二模塊，句法多樣性（syntactic variety）—分析語言質量

第三模塊，內容（content）分析模塊，通過矢量空間模型，觀察作文中是否包含了足夠的與作文題目高度相關的主題詞。

不足：

a)對語言質量的分析主要考慮的知識作文的句法多樣性，（語言質量的分析應該包

括：詞匯、句法、語言的準確性）

b)與IEA相比，內容質量分析模塊顯然尚有提高的余地（E-rater基于主題詞分析

技術，IEA使用潛伏語義分析法是一種降維技術，可以有效去除文本中的干擾

信息）

c)篇章結構分析模塊靠搜索作文中的 In conclusion等話語標記語，容易被考生識

破，導致不利的反撥作用（wash back effect）

評價評分的合理：評分的效度

評分模型中的內核技術問題

多元回歸統計技術，以多個文本特征作為自變量，以人工評分作為因變量（基本技術）自然語言處理技術，挖掘變量

信息檢索技術—分析學生作文的內容質量

韓寧《幾個英語作文自動評分系統的原理與評述》

PEG最早目標變量trin，相關變量prox

IEA 需要較少的訓練集

E-rater（ETS Education Testing Service，目前正在使用）和Criterion

Criterion作文評分和評價服務系統，綜合了E-rater和Critique（診斷文章中的語法和用法錯誤）

IntelliMetric,核心技術是基于人工智能理論開發的，是一種模仿人腦思考的過程并將專家的智慧合成起來的學習機器

分析和每篇文章每個具體分數點相伴隨的語言的特征—分數量表和評分規則

分析的變量多

非線性，多維度，建立在多個數學模型之上并且支持語言的作文評分

My Access！為語言教學服務

針對美國的教育 體系和教育環境的寫作評價工具，學生可以得到迅速的結構化的反饋和診斷報告

BETSY目前屬于管理學研究生招生委員會GMAC（Graduate of Management Admission Council）

核心原理是：貝葉斯方法

反垃圾郵件：所有受到的郵件要與經分類的郵件進行相似性比較，凡和垃圾郵件非常相似的要被拒之門外；

文獻分類：多元貝努利模型（將每篇作文看做是所關注的作文的優劣特征的特例，關注是否一個特定的特征在一篇文章中存在）和多項模型（把每篇作文看做是我們所關注的作文的優劣特征的樣本，關注一個特定的特征在一篇文章中是否多次出現）

共同點：

第一，需要大量訓練集

第二，除了給出總分之外，強調在寫作各個方面提供盡可能詳細的反饋信息

第三，與人工評分之間的一致性

葛詩利，陳瀟瀟《中國EFL學習者自動作文評分探索》

Write認識Workbench（WWB）工具包，給讀者在拼寫、措詞及可讀性方面提供反饋，包括拼寫檢查程序，措詞程序和計算可讀性程序

E-rater采用了基于NLP的工具包，如：詞性標注器、句法分析器、篇章分析器和詞匯相似性度量器，采用了基于語料庫的方法建模。

前三個模塊+第四個模塊（用來選擇和加權對作文評分具有預測力的特征）+第五個模塊（計算最后得分）

E-rater仍然側重于內容

AES目標：為學生提供一個基于網絡的寫作環境，反饋很重要

IEA前提條件：100篇已評分的作文作為訓練預料；樣板作文和知識源材料；未評分作文集的內部比較

陳瀟瀟，葛詩利《自動作文評分研究綜述》

作文自動評分系統：基于統計、自然語言處理以及人工智能（1999年付諸實用）優點：可靠性、客觀性、經濟性、及時性、互動性

PEG 標準多元回歸—回歸系數

評分特征：

1.作文長度—寫作的流暢性；

2.介詞、關系代詞—表明句子結構的復雜性、多樣性；

3.詞長變化—表明文章的措辭情況（因為非常用詞一般都比較長）

評分原理：

1.從經過人工評分的作文中統計出上述prox指標，2.然后以這些prox指標為自變量，和人工分數

3.做標準多元回歸，得出回歸系數，建立回歸方程。

4.再將待測作文的prox指標代入回歸方程，進行自動評分。

其假定前提：作文的質量好壞可以通過統計得來的prox指標體現

IEA（智能評分系統）基于潛在語義分析

工作原理：

1.將一個文件和其所使用的單詞放到一個二維語義空間矩陣，借助單值分解的矩陣代數法進行轉換，得到新矩陣（橫行是單詞，縱列是單詞所在的上下文，數字代表單詞頻率）

2.根據詞頻，賦予每個詞權重，詞頻越高，權重越低

3.再經過一次SVD轉換，把矩陣分成三個單維的子矩陣

4.余弦相關指標，檢驗學生作文和標準答案的相似性程度

E-rater（電子評分員）關注語言形式

句法分析器—篇章分析器—作文主題分析器和論點主題分析器—模型構建—評分 逐步線性回歸，在56個變量中進行篩選，建立回歸方程

問題：不能判別語法正確、但內容空洞的作文

IntellMetric 評估了語義、句法、篇章3個層次300多個特征

BETSY 概率論，文章非為優、良、合格、不合格 80%準備率 與測試結果不同 樸素貝葉斯：樸素假設條件獨立

C-rater（Conceptual Rater內容性評分工具）

不需要訓練集，只需要標準答案

Automark（簡答題自動評分）

評分過程：

1.把回答文字的標點和拼寫法規范成標準形式；

2.進行句子分析，分析每一個句子的語義與上下文聯系

3.與模板進行匹配，看學生作文的語法成分和評分模板里的哪一類最為匹配

4.得出匹配結果

模板信息：包括拼寫、輸入、句法、語義四方面的錯誤

SEAR（Schema Extract Analyses and Report，提取要素評分法）

李亞男《漢語作為第二語言測試的作文自動評分研究》

研究樣本—少數名族漢語水平考試三級作文

研究方法—多元線性回歸分析，45個可量化的評分要素作為自變量，老師分數為因變量，利用逐步回歸（stepwise）和強迫輸入回歸（enter）提取變量，進行多元線性回歸分析，樣本隨機組內進行交叉驗證。得出8個回歸方程，選取其中給一個作文自動評分方程。TOEFL（the Test of English as a Foreign Language，托福）

GRE（Graduate Record Examinations）

IELTS（the International English Language Testing System，雅思）

GMAT（Graduate Management Admission Test）

SAT 美國高考

TOEIC（Test of English for International Communication，托業）

第二篇：總結,后臺自動刷

1,準備同服的兩個號，lm和bl號（這里指LM是大號，需要購買“護火者之誓”），兩個號都飛到同一個墓地

2，LM號做一個宏放到技能“1”上面（這個宏實現自動選取地對角色，自動攻擊）例如：/tar 部落角色名（自己修改）

/use 護火者之誓

/cast 奧術射擊 /cast 眼鏡蛇射擊

3，BL號做一個宏放到技能“1”上面（這個宏實現自動選取靈魂醫者，自動復活）復制：/tar 靈魂醫者

/run RepopMe()RetrieveCorpse()

/run RepopMe()AcceptResurrect()AcceptXPLoss()AcceptXPLoss()

4，這個時候只需要同時點這兩個窗口的“1”號鍵即可。

5，后臺自動點“1”鍵，我用到是簡單游 步驟如下：

1）百度搜索簡單游，下載解壓注冊登錄。2）點腳本倉庫-魔獸世界-【真牛】【跳跳】小號托管 免費 打開

3）修改→ 防暫離方式：按技能1 跳動時間間隔：0.2 點擊保存設置（千萬別忘了保存！）

4）切回LM游戲界面 按鍵盤上的F9

5）切回BL游戲界面 按鍵盤上的F9

6）需要停止 按ctrl+F9

第三篇：雅思作文評分規則

眾所周知，雅思考試分為聽說讀寫四項。每個單科都有自己的評分標準，其中聽力、閱讀、口語的具體評分標準我已經在《雅思考試成績如何計算》以及《雅思口語考試如何評分》文章中詳細介紹，那么今天我們一起來了解一下雅思寫作的評分標準。

雅思寫作考試要求在60分鐘內完成兩篇作文（Task 1 and Task 2）。Task 1要求考生在20分鐘內完成150字以上的文章。Task 2 要求考生在40分鐘內寫作一篇不少于250字的議論文。寫作中，以移民為主的培訓類（General Training）和以留學為主的學術類（Academic）試題類型有所不同。

雅思寫作的評分標準和雅思口語評分標準類似。也是分項式評分（analytical scoring）。也就是說，考官給考生并不只打一個分數，而是根據具體的評分細則分項給分，最后得分是分項的平均分。但是目前雅思官方并沒有給出具體的評分標準，只是一個大概范圍。我從網絡上查詢若干資料以及咨詢了很多雅思寫作老師，都沒有明確的詳細的評分標準（與雅思口語評分標準對比）。最后我整理了目前比較詳盡的評分標準，以供大家參考，如有不明之處或是反對意見可以給我留言！

目前網絡上無論說雅思作文是三方面還是四方面評分標準，但是整體上是差不多的，只不過是把評分標準細化而已，那我就把雅思寫作評分標準選定為四方面。

特別推薦胡敏老師的解釋：第一篇作文（無論是書信或圖表）評分標準由四個方面組成。第一個是Task Achievement(任務完成)，第二個是Coherence and Cohesion（內容連貫與篇章銜接），第三個是 Lexical Resource（詞匯資源），第四個是 Grammatical Range and Accuracy（語法范圍與精確性）。第二篇作文的評分標準也是由四個方面組成：第一個是Task Response(任務反應)，其他三個標準與第一篇作文的標準完全一致。

那雅思寫作分數是選取小作文分數？大作文分數？還是二者的平均分？這個實際上雅思官方也沒有明確，不過從考生回憶以及雅思老師的總結，雅思大作文的分數是最重要的，整體分數上比重也比較大。對于一些人所說小作文占1/3，大作文占2/3的比重。很多人還是比較認可的！

綜上所述，目前雅思寫作評分標準還是沒有詳細標準，但是口語新評分標準的出臺也預示著雅思寫作評分標準不久后也會規范化和詳細化，雅思考試將會形成一個更加科學和公證的評估體系。

第四篇：中學生課間操評分總結

課間操周一總結會序及總結內容

第XX周，周一課間操總結周會，會序：

一、宣布開會

二、公布第XX周大課間檢查成績； 一年組、二年組、三年組。

三、有值周教師總結本周情況：以下幾方面

（1）表揚：班級、個人（舉出幾個例子）這樣表揚要有實例如：xx年xx班做操做的好，那一節，動作整齊劃一。

（2）隊列好的班級評語如：橫排齊，前后擺臂鋼筋有力。

（3）優秀個人，如：xx同學做操態度認真，動作標準等。

（4）集合要快、靜、齊。

（5）服裝方面：從每周一至周五要穿校服做操全部合格即沒有減分的班級。

（6）班主任要認真管理，舉例如XX班XX老師。

（7）進步班級評語要寫出在那個方面體現出來如：服裝、隊列、集合、做操標準等等。

四、存在的問題要點明出來：如操的標準程度、服裝整齊程度、集合、隊列以及體委口令等等。

五、需要加強整改的班級批評有：

（1）做操、集合、隊列、服裝、出席人數等。

（2）公布做操說話、打鬧、違紀的學生以及做操不認真的同學（實名制）

六、有每周值周的的教師在周二講解本周大課間操主抓內容。隊列、操、集合等等。

七、要求值周教師在周五下午要把本周的課間操成績匯總完畢，同時對本周大課間總結成文字內容，把以上所提供方面詳細總結，不得露項。并將每周總結材料保留存檔。同時將課間操檢查反饋表下發給各班。

八、大課間周一總結大會應由上一周值周教師或體育組組長或各備課組組長支持。

（未盡事宜待在以后實踐中再以補充）

學生處

2012年3月20日

第五篇：作文評分細則

高三語文考試作文評分細則

作文試題

在《現代漢語規范詞典》里，“轉身”有下列意思：轉動身體，改變方向；借指時間極短。轉身，本是一具體動作行為，但蘊含其中的或許是處事方式的轉變，或許是人生態度的轉變，或許是事物發展情態的轉變??著名詩人、散文家李漢榮先生說“旭日一轉身變成落日，青絲一轉身變成白發，愛情一轉身變成婚姻，詩歌一轉身變成散文，羊群一轉身就變成毛衣??”關于“轉身”，你有那些感觸和思考？

請以“轉身”為題，寫一篇800字左右的文章，除詩歌外文體不限。審題提示

“轉身”是一道多重含義的文題。“轉身”可理解為“轉過身”和“一轉身”。“轉過身”，既有現實生活“轉身離開”、“不辭而別”、“回眸凝望”等表象之意，又可指人生途中出現的重大變化或轉折，人的思維角度、生活態度或行為做法的改變；“一轉身”比喻時間很短，稍縱即逝。因此，就更要抓住應該轉身并能夠轉身的時機。“轉身”含意具有多重性，也使我們的解讀呈多樣性。轉身，可以是對親情友情的反思；可以是對眼前或無奈或繁華的棄絕；可以是對人對事的態度做法的重新選擇；可以是對身后或精彩或美妙的留戀。

立意

可選“迷途知返”、“回歸本色”、“角色轉換”、“學會放棄”、“‘轉身’是一種智慧”、“急流勇退”、“知難而退”、“人生的拐點”、“抓住機遇”、“順應自然”、“時常回頭，認真反思”“慢慢走來，或欣賞或修正”、“懂得珍惜”等角度立意。既可寫現實生活中自己或他人的一個片段或一個故事，所蕩起的情感漣漪，或折射出的人生哲理；也可聯系某些典型人物“轉身”后的成敗，給予我們的思考與啟迪。主語可以是“我”，也可以是群體、社會、國家、民族。

有價值的立意不能一一列舉，只要言之成理就可以成立。

評分細則

總體參照上海卷作文評分細則 關于立意的判定及賦分：

1、“轉身”所指內容不具體，立意不夠明確或有明顯套題的痕跡。42分—44分。

2、立意明確，內容較具體但過于單一或陳舊，語言表現力一般44分—47分。能準確立意，所指內容比較具體，結構完整，48分以上，其中文筆較好，結構清晰的文章，52分以上。

3、內容具體，能圍繞一個中心進行深入開掘，文筆較好，結構清晰，52分—56分。

4、能準確理解題意，有較深刻的思想認識或立意較新穎，57分以上。見解深刻，文筆優美，結構清晰的文章，60分以上。

5、中心突出，見解獨到，說理透徹，情感真摯感人，文筆優美，結構清晰的文章，可以判為一類卷；

不及格作文的判定：

1、局限于轉身的表面意義，而沒有深層含義的揭示。

2、寫成議論文時，用于例證的材料不能證明中心觀點。

3、習慣性寫成無病呻吟，純情感句子組合的“散文” 關于記敘文

參照議論文立意要求

附錄：上海卷作文評分細則

一、議論類文體

一類卷（63—70分）

總體標準

能準確把握題意，立意深刻，選材適當，中心突出，內容充實，感情真摯，結構嚴謹，有新意，有文采。

補充細則

一類上（68—70）：

符合總體標準并具備以下一項者：

1、能從題意中引發深刻的道理，文采優美的。

2、能從題意中引發深刻的道理，語言樸實無華而有一定功力的。

3、在文體應用、立意、構思等某一方面有創新的。一類中（65—67）：

基本符合總體標準并具備以下一項者：

1、能從題意中引出有深度的道理，但結構或語言等方面略有瑕疵的。

2、在立意、結構、文體某一方面有創新，但結構或語言等方面略有瑕疵的。一類下（63—64）：

符合總體標準并具備以下條件者：

能從題意中引出有意義的道理，但結構或語言等方面略有瑕疵的。

二類卷（52—62分）

總體標準

符合題意，立意較深刻，選材較適當，中心明確，內容較充實，感情真摯，結構完整，語言通順。

補充細則

二類上（59—62）：

基本符合總體標準并具備以下一項者：

1、能從題意中引出有意義的道理。

2、有靈氣、有新意，但在內容、結構、語言某一方面有不足的。二類中（55—58）：

基本符合總體標準并具備以下條件者：

1、能從題意中引出一定的道理。

2、有靈氣、有新意，但在內容、結構、語言某一方面有不足的。

3、新意不夠，但平穩充實的。二類下（52—54）：

基本符合總體標準并具備以下一項者： 能從題意中總結出一定的道理，但語言有華而不實之處的。

三類卷（39—51分）

總體標準

基本符合題意，立意一般，選材尚恰當，中心尚明確，內容尚充實，感情尚真摯，結構基本完整，語言基本通順，偶有語病。

補充細則

三類上（48—51）：基本符合總體標準且不就事論事的。

三類中（44—47）：符合總體標準但有就事論事或故意拔高（升華不自然）之感的。三類下（39—43）：符合總體標準但羅列現象，泛泛而談，缺乏思考或認識膚淺的。

四類卷（21—38分）

總體標準

偏離題意，立意或選材不當，中心不明確，內容單薄，結構不夠完整，語言欠通順，語病較多。

補充細則

四類上（30—38）：

雖基本符合題意，但中心不明確，內容單薄空洞，結構不夠完整，語言欠通順，語病較多。

四類中（25—29）： 參照總體標準。四類下（21—24）： 符合總體標準且無中心。

五類卷（0—20分）

總體標準

符合以下一項即為五類卷（1）脫離題意。（2）文理不通。（3）全文不足400字。

補充細則

五類上（17—20）： 符合下列一項者：

1、脫離題意，內容單薄空洞但完整成文的。

2、全文不足要求的一半字的。五類中（10—16）：

文理不通、不知所云，有文章之形，而無文章之實的。五類下（0—9）： 不成文的：9分以下。

經查證為全文抄襲的：0分。

二、記敘抒情類文體 一類卷（63—70分）（總體標準參照議論文，以下省略）

一類上（68—70）：

記敘類：緊扣題意，感情真摯，寓意深刻、有回味，結構嚴謹，情節豐富生動，描寫生動形象，語言暢達，有文采。

抒情類：緊扣題意，感情真摯，寓意深刻、有回味，結構嚴謹，語言暢達，有文采。一類中（65—67）：

記敘類：緊扣題意，感情真摯，寓意有深度，結構嚴謹，情節生動，描寫具體，語言暢達。

抒情類：緊扣題意，感情真摯，寓意有深度，結構嚴謹，語言暢達。一類下（63—64）：

記敘類：緊扣題意，感情真摯，寓意有意義，結構嚴謹，情節具體，描寫較具體，語言流暢。

抒情類：緊扣題意，感情真摯，寓意有意義，結構嚴謹，語言流暢。

二類卷（52—62分）

二類上（59—62）：

記敘類：符合題意，感情真實，寓意集中，結構完整，情節具體，敘述生動，語言通順。

抒情類：符合題意，感情真實，寓意集中，結構完整，抒情自然，語言通順。二類中（55—58）：

記敘類：符合題意，感情真實，寓意集中，結構完整，情節較具體，敘述清晰，語言通順。

抒情類：符合題意，感情真實，寓意集中，結構完整，抒情較自然，語言通順。二類下（52—54）：

記敘類：符合題意，感情真實，寓意清楚，結構完整，情節較具體，敘述清晰，語言通順，偶有語病。

抒情類：符合題意，感情真實，寓意清楚，結構完整，抒情較自然，語言通順，偶有語病。

三類卷（39—51分）

三類上（48—51）：

記敘類：基本符合題意，感情尚真實，有一定寓意，情節結構基本完整，敘述清楚，語言基本通順。

抒情類：基本符合題意，感情尚真實，有一定寓意，結構基本完整，抒情較自然，語言基本通順。

三類中（44——47）：

記敘類：寓意基本符合題意，感情尚真實，結構基本完整，情節較簡單，語言基本通順。

抒情類：寓意基本符合題意，感情尚真實，結構基本完整，有抒情色彩，語言基本通順。

三類下（39—43）：

記敘類：基本符合題意，感情尚真實，寓意膚淺，缺乏思考，結構基本完整，情節較單調，語言基本通順。

抒情類：寓意基本符合題意，感情尚真實，結構基本完整，抒情不夠自然真實，語言基本通順。

四類卷（21—38分）

四類上（30—38）：

記敘類：寓意雖然基本符合題意，但寫人記事卻與題意游離，情節不自然，內容單薄空洞，結構不夠完整，語病較多。

抒情類：寓意雖然基本符合題意，但抒情不夠自然真實，內容單薄空洞，結構不夠完整，語病較多。

四類中（25—29）：

記敘類：寓意偏離題意，缺乏情節，內容單薄空洞，結構不夠完整，語病較多的。抒情類：寓意偏離題意，抒情矯揉造作，內容單薄空洞，結構不夠完整，語病較多。四類下（21—24）：

記敘類：偏離題意，情節散亂，內容單薄空洞，結構不夠完整，語病較多的。抒情類：寓意偏離題意，感情虛假，內容單薄空洞，結構不夠完整，語病較多。

五類卷（0—20分）

五類上（17—20）： 符合下列一項者：

1、脫離題意，內容單薄空洞但完整成文的。

2、全文不足400字的。五類中（10—16）：

文理不通、不知所云，有文章之形，而無文章之實的。五類下（0—9）： 不成文的：9分以下。

經查證為全文抄襲的：0分。

三、其余文體：參照總體標準給分

說明：

1、未寫題目扣2分。

2、錯別字滿3個扣1分，至多扣5分。

3、標點錯誤多，酌情扣分。

4、文面不整潔，酌情扣1—2分，文面整潔美觀，酌情加1—2分。