基于深度学习的英语学习者语法纠错研究综述
来源：计算机应用与软件杂志2025年第7期北京时间：
作者：杨林伟
摘要：全面调研 2015 年至 2021 年间基于深度学习的学习者语法纠错研究，将其分为通用型和适用型两大类型并详细分析其研究方法；介绍预测练语言模型和语料库数据的类型和作用，并对比不同的评估指标以及系统的纠错性能；对现有研究进行综合评价。未来应重点关注：(1) 构建通用型、个性化纠错系统。(2) 深度分析模型的劣势，从以下两个方面探索增强其推理能力的方法：(1) 探索预测练语言模型的应用方法；(2) 构建多模型混合系统。
关键词：语法错误, 学习者英语, 深度学习, 机器翻译, 序列标注
