يتطلب تصحيح الأخطاء النحوية (GEC) مجموعة من أزواج الجملة الجملة / النحوية المسمى للتدريب، ولكن الحصول على مثل هذه التوضيحية يمكن أن تكون باهظة الثمن. في الآونة الأخيرة، أظهر إطار عمل استراحة IT-IT (BIFI) نتائج قوية على تعلم إصلاح برنامج مكسور دون أي أمثلة معدنية، ولكن هذا يعتمد على ناقد مثالي (على سبيل المثال، مترجم) يعيد ما إذا كان المثال صحيحا أم لا، والتي غير موجودة لمهمة GEC. في هذا العمل، نظهر كيفية الاستفادة من نموذج اللغة المسبق (LM) في تحديد LM-RIDIC، الذي يحكم جملة على النحو الحكم إذا قام LM بتعيينه احتمال أعلى من اضطراباتها المحلية. نحن نطبق هذا LM-CRERTIC و BIFI جنبا إلى جنب مع مجموعة كبيرة من الجمل غير المسبقة إلى Bootstrap أزواج حقيقية غير رسمية / نحوية لتدريب مصحح. نقيم نهجنا على مجموعات بيانات GEC على مجالات متعددة (CONLL-2014، BEA-2019، GMEG-WIKI و GMEG-Yahoo) وإظهار أنه يتفوق على الأساليب الموجودة في كل من الإعداد غير المقترح (+7.7 F0.5) والإعداد الإشرافي (+0.5 F0.5).