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语法检查是NLP研究的一个活跃领域，因此目前没有100％的答案（可能甚至不是80％的答案）。最简单的方法（或至少是一个合理的基线）将是一个n-gram语言模型（对话语长度的LM概率进行标准化，并为'语法'或'不合语法'设置启发式阈值。
您可以使用Google的n-gram语料库，也可以使用自己的域内数据进行训练。你可以用NLTK做到这一点;你绝对可以使用LingPipe，SRI语言建模工具包或OpenGRM。
也就是说，n-gram模型不能很好地执行。如果它满足您的需求，那很好，但如果您想做得更好，您将需要培训机器学习分类器。语法分类器通常使用来自句法和/或语义处理的特征（例如POS标签，依赖和选区解析等）。您可以看看Joel Tetrault和他在ETS或Jennifer工作的团队的一些工作。福斯特和她在都柏林的团队。
对不起，没有一个简单明了的答案......