（示例综述，演示用）本文旨在研制有效、可靠的英译汉学生译文机器评分系统,实现大规模测试的自动评分。本研究针对三种文体的译文,分别构建了五种比例训练集的评分模型,模型预测分值与人工评分的相关系数均高于0.8。并且,当训练集为130篇时,模型对说明文和记叙文译文的预测分值与人工评分非常接近;当训练集为100篇时,模型对叙议混合文译文的评分与人工评分最为接近。研究结果表明,本文提取的变量预测力较强,针对不同文体构建的评分模型效果良好,能够比较准确地预测学生的英译汉成绩。