【摘 要】
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由于英语单词使用场景的不同，经常出现单词构成的短句或长句与相邻长句语法不相匹配，出现语法错误，因此，需要通过语法纠错系统对其错误单词加以修正。一般情况下，纠错系统通过对单词组合序列与大词库语法数据进行对比，根据匹配度的对比结果，对差异单词及其组合顺序进行重组，以此实现纠错的效果。但是在这个过程中，大词库语法的信息储量严重制约纠错效果与纠错效率。为了打破大词库语法信息对纠错系统的制约，采用深度学习算
【基金项目】
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西安交通工程学院校级教改一般项目《文化交融视阈下大学英语情感教学与文化教学融合改革研究》（XJY212042）；
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由于英语单词使用场景的不同，经常出现单词构成的短句或长句与相邻长句语法不相匹配，出现语法错误，因此，需要通过语法纠错系统对其错误单词加以修正。一般情况下，纠错系统通过对单词组合序列与大词库语法数据进行对比，根据匹配度的对比结果，对差异单词及其组合顺序进行重组，以此实现纠错的效果。但是在这个过程中，大词库语法的信息储量严重制约纠错效果与纠错效率。为了打破大词库语法信息对纠错系统的制约，采用深度学习算法，通过重构深度学习硬件框架，实现算法底层硬件功能的重新配置；利用深度学习算法，对系统软件纠错计算参量加以优化，全局替换深度学习算法，增加系统纠错自我学习能力，摆脱大词库语法信息的制约。测试结果表明，设计系统的整体纠错能力较好，系统整体稳定性较佳，具有一定应用价值。
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