为了解决司法文书的语法错误纠正及文本质量估计问题,本文通过多种方法及实验研究上述问题的解决方法。通过研究当今研究现状,了解当前领域的常用解决方案,并融合司法文书相关特征,对于司法文书文本纠错问题,提出面向司法文书的基于规则和语言模型的纠错方法以及基于深度模型的纠错方法;对于司法文书文本质量估计问题,提出基于语义理解的文本质量估计方法。通过实验,证明上述方法可以较为有效地对司法文书中的语法错误进行纠正并且准确合理地估计司法文书的文本质量。本文提出了面向司法文书的基于规则及语言模型的纠错方法以及融合了生成对抗框架的文书文本纠错方法,并与主流方法进行对比从而证明其有效性;同时提出了基于语义理解的文本质量估计方法,并辅以文书结构化处理,从而更好地对司法文书进行文本质量估计。对于语法错误纠正任务,无论是基于规则的方法还是基于神经网络的方法均被证明较为有效,但不同方法所擅长纠正的错误类型则较为不同。为了最大化模型纠错效果,现今许多较为优秀的文本纠错方法会将错误分级分类逐个解决。本文的纠错方法同样继承了这一思路。首先利用基于规则及语言模型的方法纠正错别字等浅层错误,之后利用深度模型方法解决深层的语法错误。并且在利用深度模型方法前将待纠错文本中的错别字错误纠正会进一步提升深度模型的纠错效果。在基于语言模型的错别字纠错方法中,本实验在借鉴pycorrector中的基于规则和语言模型的方法的同时也进行了多方面的优化,使得面向司法文书的错别字纠正效果得以进一步提升。为了使语言模型学习到的规则更加符合司法文书文本特点,首先利用Bi LSTM+CRF的实体识别方法构建司法文书词汇库,之后进一步利用面向司法的混淆词典匹配方法、音近型近字典匹配方法、编辑距离方法以及基于n-gram语言模型的方法对司法文书中的浅层错误进行纠正,且借此对深层语法错误的纠正进行铺垫。对于深层语法错误的纠正,考虑到人工成本等问题,本实验将文本纠错任务看作单语翻译任务,利用机器翻译模型,将待纠错文本翻译为正确文本,并且利用构建的包含司法文书信息的“错误-纠正”语料对语料库对模型进行训练。首先利用LSTM+Attention方法及基于自注意力的Transformer方法进行纠错的实现。之后为解决上述两方法中存在的暴露偏差问题,引入了生成对抗模型。基于Seq GAN的思想,利用蒙特卡洛树搜索及策略梯度方法解决了生成对抗模型用于离散文本数据时存在的梯度难以回传问题。通过实验证明了以基于自注意力的Transformer模型作为生成器的生成对抗模型在司法文书文本的纠错任务中有相较其它方法更为优秀的效果。为辅助司法文书文本质量优化,本实验提出基于深度模型的文本质量估计方法。为了使司法文书文本特征同样计入质量估计评价因素中,通过采用预训练模型BERT对司法文书文本进行融合语义信息的词向量的抽取,并利用深度学习方法实现基于语义理解的司法文书质量估计方法。同时对司法文书进行结构化处理,通过对处理后的文书进行模板匹配,辅助司法文书的质量估计。并通过实验证明此方法在文本质量估计中的有效性。