本研究提出了自我纠正对抗训练框架LIMIT，旨在提升中文非自然文本纠正的效果，减少模型推理阶段的不一致性错误，超越现有技术水平。

本研究使用多语言BERT作为编码器，将n-gram信息融入词表示学习中，提出了一种中文文本到可视化的数据集。实验结果表明该数据集具有挑战性，值得进一步研究。