随着现代化信息传播及处理方式的演变,文本类信息数量剧增。依靠人力校对文本内容这一环节亟需计算机的辅助。文本校对任务的方向常常以字词错误为基础,鉴于中文文本字词错误随着文本类信息同时增长,文本语义类错误难以使用传统方法查找,两种错误类型均影响了信息传播的准确度及影响力,处于信息爆炸式产生的互联网环境迫切需要中文文本自动化校对方法。这不仅关乎众多工作的严谨性,还体现了人们对文字书写规范的重视度。综合文本自动校对方法的广阔前景和必要性,本文对相关理论和技术进行了比较详细的分析和研究。主要工作及成果如下:(1)提出了一种面向字词类错误的校对方法。分析字词类错误的造成方式、错误种类及错误分布,借鉴N元文法、音形相似字库、词语编辑距离、最短路径算法和双向长短时记忆网络提出基于N元文法和上下文语言模型的字词错误校对方法。该方法分为四步:首先基于音形相似字库对每个词语建立候选词语集;然后使用二元词语模型作为候选词语的搭配权重建立候选句子集并使用哈希表进行存储;其次,使用K-最短路径算法求解句子集;最后使用三元字模型初步筛选流畅度较优的句子,并基于双向长短时记忆网络训练的词向量,将流畅度标准差低于阈值的句子区分出来。(2)提出了一种语义校对方法。分析上下文语义表征方法对文本词语和句子语义校对的影响,针对目前语义校对缺乏充足平行语料的困境,提出基于上下文语义表征的端到端的校对方法,并建立语义错误句子生成器,扩充校对平行语料库。该模型使用多重卷积神经网络搭建语义表征端和语义纠错端,而端内模块的校对工作使用注意力机制进行实现。在模型训练之前,使用迁移学习将英译中翻译模型的解码器参数用于校对模型的语义纠错端的初始化。在输入数据之前,将本文所提方法用于训练数据中字词错误的过滤。在校对结果的输出阶段,使用三元字模型对集束算法所输出的句子进行选优。(3)基于BERT模型提出了基于RC-Attention机制的上下文校对模型。该方法为端到端校对模型,语义表征和纠错端使用了Transformer架构捕获上下文语义特征。针对校对任务引入了一种基于多头注意力的RC-Attention机制,用于区分待校对句子的正误部分,并生成校对结果。在模型训练阶段,使用本文扩充的校对语料、降噪自动编码以及参数微调方法提升校对模型的性能。最后,采用PYQT5框架设计并实现基于C/S的校对系统,不仅适应客户端开发的常规需求,还将系统页面和算法逻辑进行分离,使得本文的校对系统较为简洁且易扩展。