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@@ -9,7 +9,7 @@ PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式
 
 ## 1. 词向量
 
-词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征，是深度学习应用于自然语言处理领域最成功的概念和成果之一。广义地，词向量也可以应用于普通离散特征。词向量的学习通常都是一个无监督的学习过程，因此，可以充分利用海量的无标记数据以捕获特征之间的关系，也可以有效地解决特征稀疏、标签数据缺失、数据噪声等问题。然而，在常见词向量学习方法中，模型最后一层往往会遇到一个超大规模的分类问题，是计算性能的瓶颈。
+词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征，是深度学习应用于自然语言处理领域最成功的概念和成果之一。广义的，词向量也可以应用于普通离散特征。词向量的学习通常都是一个无监督的学习过程，因此，可以充分利用海量的无标记数据以捕获特征之间的关系，也可以有效地解决特征稀疏、标签数据缺失、数据噪声等问题。然而，在常见词向量学习方法中，模型最后一层往往会遇到一个超大规模的分类问题，是计算性能的瓶颈。
 
 在词向量的例子中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。
 
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 ## 2. 点击率预估
 
-点击率预估模型预判用户对一条广告点击的概率，对每次广告的点击情况做出预测，是广告技术的核心算法之一。逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在发展点击率预估任务的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。
+点击率预估模型预判用户对一条广告点击的概率，对每次广告的点击情况做出预测，是广告技术的核心算法之一。逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在点击率预估任务发展的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。
 
 在点击率预估的例子中，我们给出谷歌提出的 Wide & Deep 模型。这一模型融合了适用于学习抽象特征的 DNN 和适用于大规模稀疏特征的逻谛斯克回归两者模型的优点，可以作为一种相对成熟的模型框架使用， 在工业界也有一定的应用。
 
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 ## 4. 排序学习
 
-排序学习是信息检索和搜索引擎研究的核心问题之一，通过机器学习方法学习一个分值函数对待排序的候选进行打分，再根据分值的高低确定序关系。深度神经网络可以用来建模分值函数，构成各类基于深度学习的LTR模型。
+排序学习(Learning to Rank， LTR)是信息检索和搜索引擎研究的核心问题之一，通过机器学习方法学习一个分值函数对待排序的候选进行打分，再根据分值的高低确定序关系。深度神经网络可以用来建模分值函数，构成各类基于深度学习的LTR模型。
 
 在排序学习的例子中，我们介绍基于 RankLoss 损失函数的 Pairwise 排序模型和基于LambdaRank损失函数的Listwise排序模型(Pointwise学习策略见PaddleBook中[推荐系统](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/05.recommender_system/README.cn.md)一课）。
 
-- 4.1 [基于 Pointwise 的排序学习](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/05.recommender_system/README.cn.md)
-- 4.2 [基于 Pairwise 和 Listwise 的排序学习](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/ltr)
+- 4.1 [基于 Pairwise 和 Listwise 的排序学习](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/ltr)
 
 ## 5. 序列标注
 
-序列标注是自然语言处理中最常见的问题之一。在这一任务中，给定输入序列，模型为序列中每一个元素贴上一个类别标签。随着深度学习的不断探索和发展，利用循环神经网络模型学习输入序列的特征表示，条件随机场（Conditional Random Field, CRF）在特征基础上完成序列标注任务，逐渐成为解决序列标注问题的标配解决方案。
+给定输入序列，序列标注模型为序列中每一个元素贴上一个类别标签，是自然语言处理领域最基础的任务之一。随着深度学习的不断探索和发展，利用循环神经网络学习输入序列的特征表示，条件随机场（Conditional Random Field, CRF）在特征基础上完成序列标注任务，逐渐成为解决序列标注问题的标配解决方案。
 
 在序列标注的例子中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。
 
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 ## 6. 序列到序列学习
 
-序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射，有着广泛地应用，包括：机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码（如金融画像编码）、判断多个文本串之间的语义相关性等。
+序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射，有着广泛的应用，包括：机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码（如金融画像编码）、判断多个文本串之间的语义相关性等。
 
 在序列到序列学习的例子中，我们以机器翻译任务为例，提供了多种改进模型，供大家学习和使用。包括：不带注意力机制的序列到序列映射模型，这一模型是所有序列到序列学习模型的基础；使用 scheduled sampling 改善 RNN 模型在生成任务中的错误累积问题；带外部记忆机制的神经机器翻译，通过增强神经网络的记忆能力，来完成复杂的序列到序列学习任务。