diff --git a/doc/faq/local/index_cn.rst b/doc/faq/local/index_cn.rst
index 75c4ba028e497e29e9030a86514348726d9c0a80..0e939a2671ace8682c90cdc1c1bb2da1dda0d568 100644
--- a/doc/faq/local/index_cn.rst
+++ b/doc/faq/local/index_cn.rst
@@ -174,7 +174,7 @@ decoder_inputs = paddle.layer.fc(
 1. 两者都是对梯度的截断，但截断时机不同，前者在 :code:`optimzier` 更新网络参数时应用；后者在激活函数反向计算时被调用；
 2. 截断对象不同：前者截断可学习参数的梯度，后者截断回传给前层的梯度;
 
-除此之外，还可以通过减小学习律或者对数据进行归一化处理来解决这类问题。
+除此之外，还可以通过减小学习率或者对数据进行归一化处理来解决这类问题。
 
 5.  如何调用 infer 接口输出多个layer的预测结果
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diff --git a/python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py b/python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py
index 248da4ae8d1fb24652625ae8fc9ef314a028b912..045e3c0279735cf20df877f31c63c54933fd62c5 100644
--- a/python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py
+++ b/python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py
@@ -175,7 +175,7 @@ def index_slot(value_range, seq_type=SequenceType.NO_SEQUENCE):
 
 dense_vector = dense_slot
 sparse_binary_vector = sparse_non_value_slot
-sparse_vector = sparse_value_slot
+sparse_float_vector = sparse_value_slot
 integer_value = index_slot
 
 # dense_array can be used for variable-length input feature.