diff --git a/fluid/README.cn.rst b/fluid/README.cn.rst
index 798980f40d1a3711ba0ab5033d6a71b763965d2f..ca40e41f96a0684a09577d63de15eccc1c032d56 100644
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@@ -184,7 +184,7 @@ SimNet是百度自然语言处理部于2013年自主研发的语义匹配框架
 
 百度阅读理解数据集是由百度自然语言处理部开源的一个真实世界数据集，所有的问题、原文都来源于实际数据(百度搜索引擎数据和百度知道问答社区)，答案是由人类回答的。每个问题都对应多个答案，数据集包含200k问题、1000k原文和420k答案，是目前最大的中文MRC数据集。百度同时开源了对应的阅读理解模型，称为DuReader，采用当前通用的网络分层结构，通过双向attention机制捕捉问题和原文之间的交互关系，生成query-aware的原文表示，最终基于query-aware的原文表示通过point network预测答案范围。
 
--  `DuReader in PaddlePaddle Fluid] <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleNLP/machine_reading_comprehension/README.md>`__
+-  `DuReader in PaddlePaddle Fluid <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleNLP/machine_reading_comprehension/README.md>`__
 
 
 个性化推荐
@@ -194,8 +194,8 @@ SimNet是百度自然语言处理部于2013年自主研发的语义匹配框架
 
 在工业可用的推荐系统中，推荐策略一般会被划分为多个模块串联执行。以新闻推荐系统为例，存在多个可以使用深度学习技术的环节，例如新闻的自动化标注，个性化新闻召回，个性化匹配与排序等。PaddlePaddle对推荐算法的训练提供了完整的支持，并提供了多种模型配置供用户选择。
 
-- [TagSpace](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/tagspace)
-- [GRU4Rec](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/gru4rec)
-- [SequenceSemanticRetrieval](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/ssr)
-- [DeepCTR](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleRec/ctr/README.cn.md)
-- [Multiview-Simnet](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/multiview_simnet)
+- `TagSpace <https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/tagspace>`_
+- `GRU4Rec <https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/gru4rec>`_ 
+- `SequenceSemanticRetrieval <https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/ssr>`_
+- `DeepCTR <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleRec/ctr/README.cn.md>`_
+- `Multiview-Simnet <https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleRec/multiview_simnet>`_