文本校对工作一直存在于人们的日常生活中。随着文本电子化趋势的迅猛增加,提升文本自动校对相关模型性能的研究更加迫切。本文根据其研究历程,对中文文本校对方法进行了综述性的分析和总结,发现传统的中文文本校对方法存在诸多问题。如何将深度学习技术有效的应用于中文文本校对领域是一项具有挑战性且十分有意义的任务。在查阅文献并试验了近几年用于中文文本校对任务的深度学习模型后,根据测评结果选用Spell GCN模型作为本研究的基线模型。在研究过程中根据遇到的中文文本校对领域存在所需标注数据少、增量学习时存在灾难性遗忘、模型不能很好理解词语语义以及上下文语义关系等问题,本文提出了数据增强、增量学习、语义校对、优化算法等方面的改进方向,旨在提升现有中文文本校对模型的性能,保证校对的可靠性。主要工作如下:（1）分析文本中存在的音近错误和形近错误的比值,使用增加噪音的数据增强方法对已有中文文本校对数据进行增强。其核心在于通过噪声替换的方式提升现有数据集的规模和多样性,进而增强模型的泛化能力。（2）研究增量式训练中文文本校对模型的效果,并在研究过程中提出了基于回放机制的增量学习训练方法,有效地缓解了训练模型过程中出现的灾难性遗忘问题。（3）研究如何在校对的过程中引入语义知识,使模型可以识别出文本中词语以及实体使用错误的情况,进而进行中文语义知识校对。本文构建了相关语义知识校对数据集作为知识驱动,进一步增强了模型学习上下文之间语义关系的能力。（4）结合Soft-Masked BERT算法中的检错网络,对Spell GCN算法进行改进与优化,提出了Soft-Masked Spell GCN算法。通过实验验证,在训练数据和训练环境相同的条件下,Soft-Masked Spell GCN模型的测评结果优于Soft-Masked BERT模型和Spell GCN模型。本文创新性地采用知识驱动结合深度学习的方式进行了语义知识校对,并提出Soft-Masked Spell GCN算法,有效地提升了拼写校对和语义知识校对模型的整体性能。