随着计算机和互联网的高速发展,在工作和生活中电子文档的使用越来越频繁,传统的人工校对方式已经无法满足人们的需求。中文文本纠错就是检查中文文本是否存在错误并给予纠正,这种技术在现实生活中具有广泛的实用价值,因而成为中文自然语言处理领域中的重要课题之一,研究成果已经被广泛运用于键盘输入法,文档编辑,搜索引擎以及语音识别等领域。在对国内外纠错研究做了深入调研之后,本文分别针对字词错误和语义错误做了相关研究。在字词纠错方面,本文改进了传统的序列标注算法,提出一种基于序列标注的CSC-Bi LSTM-CRF算法,该算法将纠错任务分为查错和纠正两个部分。首先通过上下文词向量对目标词进行查错,然后根据序列标注的输出用混淆集对可疑字进行替换,最后通过概率统计选出最佳候选字。在语义纠错方面,本文提出一种基于DAE-Decoder算法,该算法将纠错任务分为编码和解码两个部分,由基于Bert的预训练,根据掩码语言模型(MLM)来给输入文本中的每个初始字符产生一组替换字符作为候选字,然后由解码器根据字符相似度和语境合适度将正确的字符从多个候选字中筛选出来。在对CSC-Bi LSTM-CRF算法和DAE-Decoder算法的优缺点进行分析的基础上,本文提出了一种混合算法,经过实验验证分析,混合算法无论在准确率上还是召回率上都有所提升,体现了混合算法的可行性和优越性。且该算法的通用性比较强,可适用于对不同语料进行纠错,给中文文本纠错相关算法的研究提供一定的参考和借鉴,对NLP相关领域的研究也有较大的意义。