随着互联网的发展,传统的教育方式受到冲击,在线学习成为国内外高校关注的热点。传统的批改编程作业的方式给教师和学生带来了极大的压力,一是学生作业数量繁多,二是编程作业的特殊性,三是学生也无法得到及时的作业结果。现在越来越多的国内外高校采用了Git管理作业的方式,教师在Git上发布作业同时设置自动化脚本,当学生提交代码时能够自动地运行测试。本文在阅读大量文献并对代码托管平台OneDev进行研究后发现,目前Git管理自动测试电子编程作业普遍存在一些现象,都无法根据学生提交的Commit内容进行阶段化测试,这样如果学生没有全部完成任务是不会得到成功状态标志的,这可能会打击学生的信心。本文以此为研究点,对学生提交的电子编程作业进行Commit分类,考虑到Commit内容的多样性,本文采用多标签文本分类,根据分类结果构建自动化脚本完成自动批改。本文采用TF-IDF文本表示方法表示代码语言,再结合多项式朴素贝叶斯分类器对TF-IDF特征值进行分类,经过实验分析,本文提出的Commit分类器分类的准确率达到95.5%,具有很好的分类效果。