本申请实施例公开了一种文本纠错模型的训练方法、应用方法、装置及设备，相关实施例可应用于人工智能等各种场景，用于提高对错别字的识别精度。本申请实施例方法包括：通过文本纠错模型输出待纠错训练样本中每个文字对应的第一文本概率分布，基于每个文字对应的第一文本概率分布，计算待纠错训练样本对应的纠正损失值，对待纠错训练样本中除原始错别字以外的其他任一原始文字进行替换，以构造待纠错训练样本对应的噪声样本，获取噪声样本中每个文字对应的第二文本概率分布，基于第一文本概率分布和第二文本概率分布，计算待纠错训练样本对应的噪声损失值，基于纠正损失值以及噪声损失值对文本纠错模型进行参数调整，得到目标文本纠错模型。