“本研究旨在提高中小学生作文评改的质量和效率,通过引入先进的自然语言处理模型进行作文病句检测、纠正和流畅性评分,并分别针对三个具体的任务进行了模型构建。在任务一中,提出语法错误替换方法进行数据增强,接着基于UTC模型对语病类型进行识别。在任务二中,融合了预训练的BART模型和SynGEC策略进行文本纠错,充分利用了BART的生成能力和SynGEC的语法纠错特性。任务三中,基于TextRCNN-NEZHA模型进行作文流畅性的评级,构建了一个能够综合语义信息的分类器。经评测,本文提出的方法在任务一和任务二中均位列第一,任务三位列第二,即提出的方法可以有效地识别病句类型和纠正作文中的病句,并给出合理的作文流畅性评级。”