Text completion通常使用深度学习模型来生成文本的下一部分。然而，这些模型并不能完全避免语义和语法错误的问题。下面是一些处理这些错误的方法：

  1. 数据集的准备：在训练模型之前，需要确保训练数据集的质量较高，并且包含正确和合理的语法结构和语义信息。这可以通过对数据进行筛选和清洗来实现，以去除其中的错误和不一致性。

  2. 特征工程：在训练模型时，可以使用一些特征工程技术来提高语义和语法的准确性。例如，可以对输入数据进行一些预处理，如词干提取、词性标注、实体识别等，以帮助模型更好地理解上下文。

  3. 模型选择：选择合适的深度学习模型对语义和语法错误进行处理很重要。一些模型如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）可以捕捉到长距离的依赖关系，有助于提高生成文本的语义准确性。另外，注意力机制等技术也可以用于加强模型对上下文的理解。

  4. 后处理：生成的文本可能会含有一些语义和语法错误。可以使用一些后处理的技术来修正这些错误。例如，可以使用语法校正工具对文本进行检查和修正，或者使用基于规则的方法对常见错误进行纠正。

  5. 人工干涉：如果模型生成的文本仍然存在严重的语义和语法错误，可以考虑引入人工干涉的方法。例如，可以设计一个界面，允许人工编辑和修改生成的文本。这样可以确保所生成的文本符合预期的语义和语法要求。

  综上所述，虽然Text completion模型不能完全避免语义和语法错误，但通过适当的数据预处理、特征工程、模型选择、后处理和人工干涉等方法，可以提高模型生成文本的语义和语法准确性。不过，这仍然是一个挑战，需要继续的研究和改进。