本文介绍了首次使用神经网络模型进行学习者写作错误检测的实验。我们对不同的组合架构进行了系统性的比较，并提出了一种基于双向LSTM（长短期记忆网络）的错误检测框架。在CoNLL-14共享任务数据集上的实验表明，该模型在检测学习者写作中的错误方面优于其他参与者。最后，该模型被集成到一个公开部署的自我评估系统中，其性能与人工标注者相当。