随着中国国际影响力的日益提高和汉语国际地位的提升,学习和使用汉语的国际学者越来越多.中文文本校对技术有助于各个领域处理所涉及到的文本错误,其中中文语法错误诊断是中文计算机辅助学习的研究热点之一.鉴于此,根据中文语法错误诊断的特点,通过分析现有中文语法错误诊断方法存在的问题,提出一种基于注意机制的双向长短期记忆网络(BI-LASM-ATT)与条件随机场(CRF)相结合的模型应用于中文语法错误诊断研究.该模型采用jieba分词技术对数据进行分词和词性标注等预处理工作,利用Skip-gram模型得到词向量表示,作为BI-LSTM-ATT模型的词嵌入层,获取到两个方向上的长距离信息提供给CRF模型进行序列标注.在NLPCC2018的TASK2提供的数据集上的实验结果表明,该模型对比传统语法错误诊断模型,在中文语法错误诊断的Accuracy、精确率、召回率和F_meature方面均有明显提高.