أثبتت نماذج التتابع العصبية (seq2seq) نجاحها في تصحيح الأخطاء النحوية (GEC). على أساس إطار seq2seq، نقترح آلية تعلم وإدراك جديدة تعزز السلاسة. يولد التعلم المُعزِّز للسلاسة أزواج جمل متنوعة تم تصحيح أخطائها أثناء التدريب، مما يمكّن نموذج تصحيح الأخطاء من تعلم كيفية تحسين سلاسة الجملة من خلال المزيد من الحالات، بينما يسمح الإدراك المُعزِّز للسلاسة للنموذج بتصحيح الجملة تدريجيًا باستخدام خطوات إدراك متعددة. عند دمج التعلم والإدراك المُعزِّزين للسلاسة مع نماذج seq2seq المتلافهة، يحقق نهجنا أفضل الأداء الحالي: 75.72 (F_{0.5}) على مجموعة بيانات CoNLL-2014 بـ10 ملاحظات و62.42 (GLEU) على مجموعة اختبار JFLEG، ليصبح أول نظام لتصحيح الأخطاء النحوية يصل إلى مستوى الأداء البشري (72.58 لـCoNLL و62.37 لـJFLEG) في كلا المعيارين.