随着越来越多的外国人开始学习汉语,汉语教学的需求也在不断增加。语言教学在语言学习过程中有着至关重要的作用,它可以帮助学习者更好地掌握正在学习的语言。通过建立良好的语言学习平台,及时地发现学习者书写的内容中存在的问题,进行个性化地修改语法错误并给出指导意见和建议,对于提高语言学习和教学的效率具有非常重要的意义。由于深度学习的兴起和蓬勃发展,自然语言处理发生了重大的变革。语法改错作为自然语言处理的重要研究领域之一,也受到了这一变革浪潮的影响,吸引了大量的研究者,从而出现了许多基于深度学习的语法改错方法,进而产生了很多智能批改平台,很好地提升了语言学习和教学的效率。智能批改平台需要解决以下问题:（1）由于手写的作文无法直接作为智能批改模型的输入,并且通过人工将其录入系统的处理方式费时费力,故有必要在批改之前将其自动地识别为文本;（2）有研究表明,不同母语等特征的第二语言学习者所犯的语法错误不同,对这些特征建模可以有效地提升语法改错模型的效果。但是,当前面向汉语的深度语法改错方法都未考虑汉语学习者的母语等个性化特征;（3）尽管基于深度学习的语法改错方法在通用领域获得了不错的效果,但其在特定领域无法获得较高的性能,主要原因是特定领域内的数据资源匮乏以及存在领域漂移的现象。很少有工作研究语法改错少样本领域自适应问题。针对上述挑战,本文的主要工作有:（1）实现了基于边框回归的文本定位模型,构建了作文图像数据集并进行了实验,实验结果表明经过训练后的模型可以实现高精度的作文文本定位。在定位结果的基础上,实现了基于序列化信息的文本行识别模型,使用公开的数据集以及作文文本行图像共同训练识别模型,最终成功实现了作文信息的自动提取。（2）提出了面向汉语作为第二语言学习的个性化语法改错,对不同特征的汉语学习者所犯的错误分别进行改正。通过迁移学习方法将语法改错模型适应到汉语学习者不同的领域,实现个性化语法改错。本文将语法改错任务视为翻译任务,通过将错误的句子翻译为正确的句子实现改错。在此基础上,构建了不同领域汉语学习者的数据集并进行实验,实验结果验证了所提个性化语法改错方法的有效性。（3）提出了一种基于元学习的语法改错少样本领域自适应方法,解决少样本条件下,语法改错模型快速领域自适应的问题。本文把不同领域的语法改错视为不同的语法改错任务,使用一组资源丰富的源任务去学习语法改错模型的初始化参数,这些初始化参数仅使用少量的数据就可以快速适应到新的目标任务上。在此基础上,构建了一个语法改错少样本领域适应数据集并进行实验,实验结果表明,本文所提出的方法可以有效解决低资源条件下的语法改错领域自适应问题。