一种基于序列标注模型的多语言文本纠错方法，包括以下步骤：步骤S1：语料数据收集；步骤S2：数据生成；以多语言维基百科语料作为正例，对句子进行分词，并随机选取15％的单词或者字，进行删除、插入或替换操作，以生成负例；步骤S3：数据标注；生成文本错误检测标签和纠正行为标签；并对文本错误检测标签和纠正行为标签分别进行分类标注；步骤S4：文本纠错序列标注模型训练；步骤S5：文本纠错备选项生成。本发明克服了现有技术的不足，解决了需要为每个语种建立一个文本纠错模型的高昂本高和维护困难的问题。