本文针对蒙古文文本词级错误,借鉴其他语言成功的校对方法,实现了具有词形非词纠错建议自动生成功能的文本校对系统。本文由导论、蒙古文电子文本中词形非词的统计分析、自动生成蒙古文词形非词的纠错建议、系统的展示及实验结果分析、总结等五个部分组成。导论部分提出了选题缘由及选题意义,简要论述了本研究的研究现状、研究内容及方法。第一章根据常见的词形非词的统计分析,把蒙古文词形非词分为缺字、多字、别字、换位等四个类型并分析了出错的原由。第二章基于词形非词的类型,自动生成蒙古文词形非词的纠错建议。纠错建议的自动生成由纠错建议选取和纠错建议排序两个部分组成。在纠错建议选取部分,本文中使用了两种方法。一是建立了误拼词词典,也就是纠错知识库。此方法不需要纠错建议的选取及排序,直接能给出纠错建议。二是英文校对中经常使用的基于最小编辑距离法筛选出候选词。纠错建议排序部分,本文使用了N-gram模型中的Bigram模型、关键字符、先Bigram模型后关键字符、先关键字符后二元模型等四种方法排序了候选词。第三章展示了系统的功能并对实验结果做了分析和评价。并总结出实验过程中所遇到的问题及相应的解决方法。总结部分,总结了研究中完成的工作情况,并提出了下一步需要完善的内容。