本論文では、IJCNLP 2017共同課題1「中国語文法的誤り診断（CGED）」におけるアリババNLPチームのシステムを紹介する。本課題は、不要語（R）、欠落語（M）、不適切な語選択（S）、語順の乱れ（W）の4種類の文法的誤りを診断することを目的としている。本研究ではこの課題をシーケンスタギング問題として捉え、手作業で設計した特徴量を導入して解決を図った。本システムのベースモデルはLSTM-CRFであり、性能向上のため3種類のアンサンブル戦略を適用している。誤りの検出（識別）レベルおよび誤り位置の特定レベルにおいて、いずれも最高のF1スコアを達成した。特に、最も困難とされる位置レベルにおいて、すべての評価指標で最良の性能を発揮した。