diff --git a/fit_a_line/index.en.html b/fit_a_line/index.en.html
index 108658521aea56fa95ff05c11fa1194595186856..3039e0384bcda3502a04f6be03be4127506735e4 100644
--- a/fit_a_line/index.en.html
+++ b/fit_a_line/index.en.html
@@ -176,7 +176,6 @@ y_predict = paddle.layer.fc(input=x,
y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1))
cost = paddle.layer.regression_cost(input=y_predict, label=y)
```
-
### Create Parameters
```python
diff --git a/fit_a_line/index.html b/fit_a_line/index.html
index c4743f7f9f18096c5ed4f339915f4a16b9ed2fb1..f5d57632337d3c1345475f1811b60b672293478e 100644
--- a/fit_a_line/index.html
+++ b/fit_a_line/index.html
@@ -170,7 +170,6 @@ y_predict = paddle.layer.fc(input=x,
y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1))
cost = paddle.layer.regression_cost(input=y_predict, label=y)
```
-
### 创建参数
```python
diff --git a/index.html b/index.html
index d17feb4ce5f054534766271f50d906e3d1c3fc1a..bf9b2556d16743fd87ce95eb2a62fa066a732928 100644
--- a/index.html
+++ b/index.html
@@ -21,6 +21,15 @@
+
+
diff --git a/machine_translation/index.html b/machine_translation/index.html
index 7f6e9aaa514227765b64b8e75f63007fcd71dc1f..78a7ea99b9a3d884040b5671f49136b48a7852a5 100644
--- a/machine_translation/index.html
+++ b/machine_translation/index.html
@@ -352,6 +352,7 @@ wmt14_reader = paddle.batch(
- gru_step通过调用`gru_step_layer`函数，在decoder_inputs和decoder_mem上做了激活操作，即实现公式$z_{i+1}=\phi _{\theta '}\left ( c_i,u_i,z_i \right )$。
- 最后，使用softmax归一化计算单词的概率，将out结果返回，即实现公式$p\left ( u_i|u_{<i},\mathbf{x} \right )=softmax(W_sz_i+b_z)$。
+
```python
def gru_decoder_with_attention(enc_vec, enc_proj, current_word):
@@ -421,7 +422,7 @@ wmt14_reader = paddle.batch(
name='target_language_next_word',
type=paddle.data_type.integer_value_sequence(target_dict_dim))
cost = paddle.layer.classification_cost(input=decoder, label=lbl)
- ```
+ ```
注意：我们提供的配置在Bahdanau的论文\[[4](#参考文献)\]上做了一些简化，可参考[issue #1133](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/1133)。
### 参数定义
diff --git a/recommender_system/index.html b/recommender_system/index.html
index 18658da7404ea8ee36291a02285fee673322ab9b..3b850765d2ff0e9a340a4c1a9e0f2baf430ee8b2 100644
--- a/recommender_system/index.html
+++ b/recommender_system/index.html
@@ -334,6 +334,7 @@ parameters = paddle.parameters.create(cost)
`parameters`是模型的所有参数集合。他是一个python的dict。我们可以查看到这个网络中的所有参数名称。因为之前定义模型的时候，我们没有指定参数名称，这里参数名称是自动生成的。当然，我们也可以指定每一个参数名称，方便日后维护。
+
```python
print parameters.keys()
```
diff --git a/word2vec/index.html b/word2vec/index.html
index d170339958856dd607f5f406884e574fa7f12193..aed695d5d01c929078af1c498ad5ec6d717e21a5 100644
--- a/word2vec/index.html
+++ b/word2vec/index.html
@@ -251,6 +251,7 @@ N = 5 # 训练5-Gram
接着，定义网络结构：
- 将$w_t$之前的$n-1$个词 $w_{t-n+1},...w_{t-1}$，通过$|V|\times D$的矩阵映射到D维词向量（本例中取D=32）。
+
```python
def wordemb(inlayer):
wordemb = paddle.layer.table_projection(
@@ -378,6 +379,7 @@ trainer.train(
## 应用模型
训练模型后，我们可以加载模型参数，用训练出来的词向量初始化其他模型，也可以将模型查看参数用来做后续应用。
+
### 查看词向量
PaddlePaddle训练出来的参数可以直接使用`parameters.get()`获取出来。例如查看单词的word的词向量，即为
@@ -427,6 +429,9 @@ emb_2 = embeddings[word_dict['would']]
print spatial.distance.cosine(emb_1, emb_2)
```
+ 0.99375076448
+
+
## 总结
本章中，我们介绍了词向量、语言模型和词向量的关系、以及如何通过训练神经网络模型获得词向量。在信息检索中，我们可以根据向量间的余弦夹角，来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中，训练好的词向量可以用来初始化模型，以得到更好的效果。在文档分类中，有了词向量之后，可以用聚类的方法将文档中同义词进行分组。希望大家在本章后能够自行运用词向量进行相关领域的研究。