diff --git a/doc/doc_ch/angle_class.md b/doc/doc_ch/angle_class.md
index 4d7ff0d7aa839591df6e359d4f7295ab2f0cc445..1f5b4f6d3db2c67f4d4b36c7d21699bd6bba02a3 100644
--- a/doc/doc_ch/angle_class.md
+++ b/doc/doc_ch/angle_class.md
@@ -1,4 +1,8 @@
 ## 文字角度分类
+### 方法介绍
+文字角度分类主要用于图片非0度的场景下，在这种场景下需要对图片里检测到的文本行进行一个转正的操作。在PaddleOCR系统内，
+文字检测之后得到的文本行图片经过仿射变换之后送入识别模型，此时只需要对文字进行一个0和180度的角度分类，因此PaddleOCR内置的
+文字角度分类器**只支持了0和180度的分类**。如果想支持更多角度，可以自己修改算法进行支持。
 
 ### 数据准备
 
@@ -13,7 +17,7 @@ ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/cls/dataset
 请参考下文组织您的数据。
 - 训练集
 
-首先请将训练图片放入同一个文件夹（train_images），并用一个txt文件（cls_gt_train.txt）记录图片路径和标签。
+首先建议将训练图片放入同一个文件夹，并用一个txt文件（cls_gt_train.txt）记录图片路径和标签。
 
 **注意：** 默认请将图片路径和图片标签用 `\t` 分割，如用其他方式分割将造成训练报错
 
@@ -21,8 +25,8 @@ ln -sf <path/to/dataset> <path/to/paddle_ocr>/train_data/cls/dataset
 
 ```
 " 图像文件名                 图像标注信息 "
-train/word_001.jpg   0
-train/word_002.jpg   180
+train/cls/train/word_001.jpg   0
+train/cls/train/word_002.jpg   180
 ```
 
 最终训练集应有如下文件结构：
diff --git a/doc/doc_en/angle_class_en.md b/doc/doc_en/angle_class_en.md
index 8d9328700f3e638eb4576d132aa32fb93b3ad0c0..d78bac9cef983fe1f68cde112158a0ab74e243bf 100644
--- a/doc/doc_en/angle_class_en.md
+++ b/doc/doc_en/angle_class_en.md
@@ -1,5 +1,9 @@
 ## TEXT ANGLE CLASSIFICATION
 
+### Method introduction
+The angle classification is used in the scene where the image is not 0 degrees. In this scene, it is necessary to perform a correction operation on the text line detected in the picture. In the PaddleOCR system,
+The text line image obtained after text detection is sent to the recognition model after affine transformation. At this time, only a 0 and 180 degree angle classification of the text is required, so the built-in PaddleOCR text angle classifier **only supports 0 and 180 degree classification**. If you want to support more angles, you can modify the algorithm yourself to support.
+
 ### DATA PREPARATION
 
 Please organize the dataset as follows: