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本文尝试从文本语义离散度的角度去提升自动作文评分的效果，提出了两种文本语义离散度的表示方法，并给出了数学化的计算公式.基于现有的LDA模型、段落向量、词向量等具体方法，提取出四种表征文本语义离散度的实例，应用于自动作文评分.本文从统计学角度将文本语义离散度向量化，从去中心化的角度将文本语义离散度矩阵化，并使用多元线性回归、卷积神经网络和循环神经网络三种方法进行对比实验.实验结果表明：在50篇作文的验证集上，在加入文本语义离散度特征后，预测分数与真实分数之间均方根误差最大降低10.99％，皮尔逊相关系数最高提升2.7倍.该表示方法通用性强，没有语种限制，可以扩展到任何语言.