본 논문은 아랍어 문법 오류 수정(GEC)을 위한 다중 시스템 접근 방식인 Arab Enhanced Edit Selection System Complication (ArbESC+)을 제시한다. 여러 모델의 제안을 수집하고, 수치적 특징으로 표현하여 분류기를 통해 적절한 수정을 결정한다. 중복된 수정을 필터링하고 결정 신뢰도를 추정하는 지원 기술을 사용한다. AraT5, ByT5, mT5, AraBART, AraBART+Morph+GEC, 텍스트 편집 시스템의 조합을 통해 QALB-14 테스트 데이터에서 F0.5 82.63%, QALB-15 L1 데이터에서 84.64%, QALB-15 L2 데이터에서 65.55%의 성과를 달성했다.