阅卷一直是考试筛选人才的重要步骤,为了解决人工阅卷公正性不高和效率低下的问题,人们开始考虑自动化的阅卷方式。英汉互译是英语考试中较为重要的一类题型,但目前涉及到英汉互译题型的英语考试自动评分系统较少,且普遍存在文体覆盖不全和需要过多人工介入等问题。因此,设计并实现一个完备的英汉互译题型自动评分系统,以期改善这些问题。首先对传统的阅卷流程进行分析总结,给出英汉互译题型的自动评分流程,并结合实际英语考试的阅卷需求,对英汉互译题型的自动评分系统进行需求分析。根据需求分析对此系统进行设计,包括对英汉互译题型的自动评分方法设计、系统数据库设计和具体的模块功能设计。由于英汉互译题型的评分特征点众多,可以将这些特征点提取出来进行量化并选用合适的机器学习模型计算评分特征集与分数之间的关系构建自动评分模型,完成对英汉互译题型的自动评分。将翻译评价的传统标准“信”、“雅”、“达”应用在英语考试英汉互译题型的实际评分环境中,总结出“准确”、“完整”和“流畅”的人工评分标准,根据英汉互译题型的人工评分标准进行评分特征项的选择与提取。最后收集若干英语考试中英汉互译题型的学生作答数据和对应的评分数据,在几种机器学习模型上进行对比实验,实现结果证明选择多元线性回归和随机森林分别构建英译汉和汉译英两类英汉互译题型的评分模型,其评分的准确性较高。基于对英汉互译题型自动评分系统的设计,对该系统进行具体实现,并测试系统各个模块功能。结果表明此系统基本功能完善,具有友好的人机交互能力,自动评分不需要过多的人工介入且评分的效率显著,能够满足大部分英语考试英汉互译题型的自动评分要求。