如果是在文本格式中发现有地方错误的，那么就需要去进行纠正，错误的类型非常多，比如说错别字还有缺失的文字，或者是说词语搭配错误或者是语法错误等等，这些全部都是属于错误，而现在有一些文本纠错工具这些工具确实是在一部分的场景中能够快速的纠正错误的，但是距离实际的效果之间确实是存在着差距，所以说有必要去选择适合的纠错工具，有一些错误是可以通过工具去进行识别的，但是有一些工具是没办法去识别的。
用人工智能技术去纠正文本的错误是更具有优势的，因为计算机能够记住的数据量是非常大的，而且不会被各种不同的事件影响到情绪，也就能够基于客观现实去执行任务，也能够更快的去评估和权衡相关的因素，所以说计算的速度更快，你就能够更准确的去识别。文本纠错工具就采取了人工智能技术可以直接通过一个内置的词汇对文本去进行识别并且找出错误，这是非常简单的方式，而在这样的一个词库里面能够处理一些很常见的错误，比如说人民地名或者是经常性的词汇出现的错误，能够快速的去识别词库，能够根据业务方的反馈进行快速的修正，这种工具是能够实现自动化的纠正的环节，而算法往往是需要花一到两个星期才能够重新去训练一个模型，虽然词库的行动很快速，但是还是应该要特别重视模型的建立。
词库能够去纠正错误，可是也应该要特别重视上下文之间的关联。文本纠错工具是显得非常多的。大规模的数据无监测的训练，再加上小规模的数据微调，这种模式是非常不错的。可以先通过原始的模型开启任务，进行纠错，而训练以及微调阶段，那么就需要去随机性的替换一些错误性的字，然后让模型按照正确的词汇还原出来，这种模型训练的任务基本上是一致的，当然也应该要去引入一些词汇信息，可以让模型的效果更显得非常的好。
