无论对人或机器来说，在文章当中查找并且纠正语法错误都是十分艰巨的任务。考虑到这一点，计算机科学家Jonathan Mugan研发了名为深层语法的工具，使用人工智能和深度学习来检测并且纠正文本当中的语法错误。
深度语法的工作原理是给每个字赋予1个称为矢量的数值。然后，它使用该值来确定用户上下文关系，以及是否需要进行修改。Jonathan Mugan举例来说，深度语法可以辨识出“我感到担心”的意思比“我觉得困倦”更接近于“我感到焦虑”。深度语法需要三个步骤来分析用户已经写出来的文字。首先，它要计算出用户想要表达的意思，然后如果需要的话，它会复制句子或短语，来给出修改建议。
比如，如果你写了“I hope you have good day”，深度语法就会建议用户改为“I hope you have a good day”，因为它认为用户要表达的就是这个意思。
深层语法的目的是捕捉潜意识的错误，所以它要分析一段文字，而非仅限于一个句子。
