英语作为国际通用语言,在我国各个学习阶段中都是最重要的第二语言。翻译是双语学习的必备能力,考察学习者对于单词、语法的知识储备以及篇章句法结构的综合能力。然而在实际教学中,教学者反馈的速度和信度会直接影响学习者翻译能力的提升。因此,借助自然语言处理和网络技术,设计并实现翻译主观题的自动批阅,既能减轻教学者批阅工作负担,又能促进大型考试集中式阅卷过程的自动化。本文以文本形式的汉译英自动批阅为主要研究对象,旨在实现一种面向中国英语学习者的基于互联网的文本汉译英质量自动诊断系统。具体来说,本文首先从翻译评价角度出发,不仅对译文的浅层表达形式进行了评价,还着重挖掘了译文的深层语义,设计了一个维度较为全面的文本汉译英质量诊断模型;然后考虑到大型考试阅卷实际应用需求,构建了一个满足高并发、高可靠需求的服务器架构。本文主要研究内容如下:1、研究并设计了一种文本语义相似度分析方法KPTM（Knowledge Prior Topic Model）。该方法在主题模型中引入先验知识分析概念对语义的影响,并结合了序列化的有效关键词,实现了概念和关键词的混合度量计算文本间的相似度,对译文的深层语义质量进行了分析。2、通过参考人工批阅译文的经验,研究并设计了一种文本汉译英质量诊断模型。该模型以上述语义相似度为主要评价指标,并结合了译文表达形式评价,具体包括单词拼写纠错和单词词形匹配,实现对译文的多维度质量诊断。3、本文研究了NIO网络模型和主从反应器多线程模式,设计了一种异步的、事件驱动的译文收发与批改处理架构,以实现高并发、高可靠的译文自动质量诊断。该架构集成了多个模块实现自定义的业务逻辑处理,并使用基于直接内存映射的方式对传统文件传输进行优化。协议测试和负载测试的实验数据显示,该架构传输性能相比传统文件传输约提高36%,支持20万英语译文的并发批改,满足实际应用需求。4、最后,本文将高并发批改架构与文本汉译英质量诊断模型结合,最终实现一种基于互联网、面向中国英语学习者的文本汉译英质量诊断系统,实现对译文精确、高效的自动评价。