AI作文评分是自然语言处理（NLP）在教育领域的重要应用之一，NLPCC（自然语言处理与中文计算会议）作为中国计算语言学领域的权威学术会议，常收录相关前沿研究。在NLPCC中，AI作文评分通常涉及以下关键技术：

1. 文本质量评估：利用深度学习模型（如BERT、RoBERTa、ERNIE等）对作文的语言流畅性、语法正确性、词汇丰富度进行打分。

2. 内容相关性分析：判断作文是否紧扣题目要求，常用方法包括语义相似度计算、主题建模、关键词匹配等。

3. 篇章结构识别：分析段落组织、逻辑连贯性、过渡衔接等，部分研究引入图神经网络或序列标注模型。

4. 多维度评分融合：将语言、内容、结构、立意等维度得分加权整合，模拟人工评分标准。

5. 数据集构建与标注：NLPCC相关论文常基于公开或自建作文语料库（如高考作文、四六级作文），需高质量人工评分作为训练标签。

6. 可解释性与公平性：近年研究关注评分模型的透明度与偏差控制，确保AI评分公正可靠。

代表性工作如清华大学、哈工大、中科院等团队在NLPCC发表的论文，推动了中文作文自动评分系统的实用化。目前主流系统已在部分地区中考、模拟考试中试点应用。

如需具体论文或技术细节，可访问NLPCC官网或ACL Anthology检索相关年份会议论文集。