نقص البيانات التدريب المتاحة يعيق التقدم في مجال الكشف الآلي عن الأخطاء. تتناول هذه الورقة البحثية طريقتين بديلين لإنتاج أخطاء كتابية اصطناعياً، من أجل إنشاء موارد إضافية. نقترح معالجة إنتاج الأخطاء كمهمة ترجمة آلية، حيث يتم تحويل النصوص ذات الصياغة النحوية الصحيحة لاحتوائها على أخطاء. بالإضافة إلى ذلك، نستكشف نظامًا لاستخراج الأنماط النصية من مكتبة مُشَرَّحَة (annotated corpus)، والتي يمكن استخدامها لحقن الأخطاء في الجمل ذات الصياغة النحوية الصحيحة. تظهر تجاربنا أن ضم الأخطاء المُنتجة اصطناعياً يحسن بشكل كبير دقة الكشف عن الأخطاء في كل من مجموعات بيانات FCE و CoNLL 2014.