随着世界一体化进程的逐渐加深,英语作为世界通用语言受到学习者更加广泛的重视。在听、说、读、写这四项英语学习的基本技能中,写作被认为是应用性最强、综合知识面最广、训练难度最大的部分。同时,对于英语为第二语言的学习者来说,由于文化、思维的差异,以及受到母语本身的影响,语法错误是写作中最常见也是最难解决的问题之一。英语文章语法自动检查及纠正主要利用自然语言处理领域的相关技术并结合机器学习方法,让计算机能够自动判断英文句子中是否存在语法错误,并对其进行纠正。本文提出了一种基于语料库的规则自动抽取方法进行规则自动获取,在此基础上提出了基于语料库的有限回退策略的英语文章语法错误检查及纠正算法来对英语文章进行语法自动检查及纠正。首先通过爬虫获取大量的英语文本,并经过文本清洗、断句、词性标注等预处理后建立索引,搭建了一个可供实时查询的语料库,然后结合训练集,通过上述规则自动抽取方法,获得错误的语法规则,基于有限回退策略,对检查出的语法错误候选进行纠正。该方法在2013年CoNLL语法自动检查及纠正评测数据上总体F1为0.3196,超过第一名的0.3120,并且在针对冠词错误的纠正方面F1为0.3345,超过2013年最好成绩0.3340,在针对名词错误的纠正方面F1为0.4531,超过2013年最好成绩0.4435,实验结果表明本文提出的方法对语法错误的检查及纠正有效。本文的主要贡献如下:1.提出了一种利用训练集和语料库自动抽取语法规则的方法,并利用CoNLL2013训练集抽取了 41278条规则。由于人工书写语法规则费时费力,并且可能不完善,同时人工书写的规则对ESL用户的语法错误不具有针对性,而利用自动语法规则抽取方法能有效的解决此问题。2.提出了基于单词和词性混合查询的搜索方式,并搭建了可供实时查询的语料库,包括16618045条来源于纽约时报、批改网学生作文以及CoNLL2013训练集的句子。该语料库可以提供单词、词组、词性以及单词与词性的混合搜索,为本文利用语料库抽取错误语法规则,以及后续的语法自动检查及纠正提供搜索保障。3.提出利用知识库对文本过滤的方法,降低语法错误检查对固定搭配的误判率,并搭建了 一个为语法错误检查纠正提供服务的固定搭配列表。在语法错误自动检查及纠正过程中,极容易忽略符合语言习惯但不一定符合语法的固定搭配,使得系统的准确率降低,因此本文利用固定搭配列表过滤的方式来降低系统的误判率。4.提出了一个基于语料库的有限回退策略的英语文章语法错误检查及纠正算法,来进行语法自动检查及纠正。该算法将回退过程与窗口大小相关联,更加精细的控制整个回退过程,使得整个系统的性能有明显提升。