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PaddleNLP/dialogue_domain_classification/README.MD

@@ -185,7 +185,7 @@ sh run.sh test
 传统的二分类任务中，通常使用准确率、召回率和F1值对模型效果进行评估。
 
 <p align="center">
-![fuction](./imgs/function.png)
+    <img src="./imgs/function.png" />
 </p>
 
 
@@ -216,7 +216,7 @@ sh run.sh test
 ### 4. 如何组建自己的模型
 可以根据自己的需求，组建自定义的模型，具体方法如下所示：
 
-1. 定义自己的对话领域模型，可以在 ../models/classification/nets.py 中添加自己的网络结构。
+1. 定义自己的对话领域模型，可以在 ./nets.py 中添加自己的网络结构。
 
 2. 定义自己的领域对话数据，可以参考**第3节数据准备**的数据格式，准备自己的训练数据。