문서 품질 평가는 문서 내용을 여러 측면에서 문서 품질을 판단하는 과정이다. 이러한 평가는 여러 자동화 과정을 위해 필요하기 때문에 다양한 접근법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 문서 품질 평가 중에 에세이 자동 평가 작업에 초점을 맞추어, 모델이 주어진 에세이를 읽고 자동으로 평가하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Argument Mining 작업을 사용하여 에세이의 논증 구조가 반영된 에세이 표현을 만들고, 에세이의 평가 항목별 표현을 학습하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 에세이 표현이 사전 학습 언어 모델로 얻은 표현보다 우수함을 입증했으며, 에세이 평가를 위해 평가 항목별로 다른 표현을 학습하는 것이 보다 효과적임을 보였다. 정량 평가 시 최종 제안 모델의 성능은 Quadratic Weighted Kappa(QWK) 기준으로 0.543에서 0.627까지 향상되어 사람의 평가와 상당히 일치하며, 정성 평가 시에도 사람과 비슷한 평가 경향을 보이는 것을 확인했다.