为应对神经网络语法错误纠正（GEC）中的数据稀疏问题，已有大量研究投入。本文提出了一种简单而出人意料有效的无监督合成错误生成方法，该方法基于拼写检查器提取的混淆集（confusion sets）生成合成错误数据，从而显著扩充训练数据量。利用这些合成数据对Transformer序列到序列模型进行预训练，不仅超越了在真实标注错误数据上训练的强基线模型，还使得在真实错误标注数据极为有限的场景下，仍能构建出实用的GEC系统。所开发的系统在BEA19共享任务中表现优异，分别在受限（restricted）和低资源（low-resource）赛道上取得了69.47和64.24的F$_{0.5}$0.5​得分（测试集为W&I+LOCNESS）。在广泛使用的CoNLL 2014测试集上，提交系统取得了64.16 M${\rm ^2}$2的当前最优（state-of-the-art）结果，而基于NUCLE和Lang-8数据训练的受限系统也达到了61.30 M${\rm ^2}$2的先进水平。