文本纠错方法、文本纠错模型训练方法及装置

本说明书一个或多个实施例提供了一种文本纠错方法、文本纠错模型训练方法及装置。在文本纠错过程中，首先通过大语言模型LLM对待纠错文本进行纠错，得到第一纠错结果，再通过经过预设专项训练的小模型对第一纠错结果优化，消除第一纠错结果中可能存在的误修改、输出幻觉等问题；对于优化得到的第二纠错结果，继续进行评测，若评测结果满足预设指标，则将该第二纠错结果作为最终纠错结果并输出，若评测结果不满足预设指标，则触发对文本纠错模型的再训练。在模型训练过程中，分别训练或获取基于LLM的第一纠错模块和包含多个小模型的第二纠错模块，将第一纠错模块的输出数据作为第二纠错模块的输入数据，得到两个模块组合而成的文本纠错模型。