在当今教育信息化快速发展的背景下，传统人工阅卷方式已难以满足大规模考试评分的效率需求。本毕业设计项目聚焦于开发一套基于自然语言处理技术的智能自动阅卷系统，旨在通过机器学习算法实现客观题自动批改与主观题智能评分功能。该系统采用B/S架构设计，整合了光学字符识别（OCR）、语义分析和深度学习等核心技术，能够有效提升教师阅卷效率达80%以上。

系统开发过程严格遵循软件工程规范，首先进行详细的需求分析，确定支持选择题、填空题及简答题等多种题型的评阅能力。在算法设计阶段，我们重点研究了基于Transformer的文本特征提取模型，并构建了包含5万条标注数据的试题训练集。开发环节采用Spring Boot框架搭建后端服务，结合MySQL数据库实现试题库管理，前端则运用Vue.js实现响应式交互界面。

测试结果表明，本系统在标准答案匹配准确率上达到98.7%，对于数学公式类题目也实现了92%的识别精度。特别值得一提的是，针对文科类开放性试题，我们创新性地引入双评委仲裁机制，通过计算两个独立评分模型的差异值来确保评分公正性。系统还配备了可视化统计模块，可自动生成班级成绩分布热力图和知识点掌握雷达图。

作为计算机科学与技术专业的毕业设计成果，该项目完整展示了从文献调研、方案论证到代码实现的全流程开发经验。系统源码采用模块化设计，便于后续扩展至在线考试平台集成。在实际教学场景中，该自动阅卷系统不仅能减轻教师工作负担，其实时反馈功能还可帮助学生快速定位知识薄弱点，真正体现了教育技术创新的应用价值。