diff --git a/PaddleNLP/README.md b/PaddleNLP/README.md
index 884432c17afa43e69a51b7c07ca1ba0ba36a072a..e72687f162c04c3ec24db422603c2d0fa07796d8 100644
--- a/PaddleNLP/README.md
+++ b/PaddleNLP/README.md
@@ -10,7 +10,7 @@
- **丰富而全面的NLP任务支持：**
- - PaddleNLP为您提供了多粒度，多场景的应用支持。涵盖了从[分词](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)等NLP基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_representations_kit)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleTextGEN)等NLP核心技术。同时，PaddleNLP还提供了针对常见NLP大型应用系统（如[阅读理解](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMRC)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleDialgoue)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMT)等）的特定核心技术和工具组件，模型和预训练参数等，让您在NLP领域畅通无阻。
+ - PaddleNLP为您提供了多粒度，多场景的应用支持。涵盖了从[分词](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_analysis)等NLP基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/language_representations_kit)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleTextGEN)等NLP核心技术。同时，PaddleNLP还提供了针对常见NLP大型应用系统（如[阅读理解](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleMRC)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleDialgoue)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleMT)等）的特定核心技术和工具组件，模型和预训练参数等，让您在NLP领域畅通无阻。
- **稳定可靠的NLP模型和强大的预训练参数：**
@@ -34,7 +34,7 @@
- 克隆代码库到本地
```shell
-git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
+git clone -b release/1.6 https://github.com/PaddlePaddle/models.git
```
- 进入到特定的子目录中查看代码和运行任务（如情感分析）
@@ -50,17 +50,17 @@ cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
| 任务场景 | 对应项目/目录 | 简介 |
| :------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
-| **中文分词**，**词性标注**，**命名实体识别**:fire: | [LAC](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis) | LAC，全称为Lexical Analysis of Chinese，是百度内部广泛使用的中文处理工具，功能涵盖从中文分词，词性标注，命名实体识别等常见中文处理任务。 |
-| **词向量（word2vec）** | [word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/word2vec) | 提供单机多卡，多机等分布式训练中文词向量能力，支持主流词向量模型（skip-gram，cbow等），可以快速使用自定义数据训练词向量模型。 |
-| **语言模型** | [Language_model](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_model) | 基于循环神经网络（RNN）的经典神经语言模型（neural language model）。 |
-| **情感分类**:fire: | [Senta](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/sentiment_classification)，[EmotionDetection](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/emotion_detection) | Senta（Sentiment Classification，简称Senta）和EmotionDetection两个项目分别提供了面向*通用场景*和*人机对话场景专用*的情感倾向性分析模型。 |
-| **文本相似度计算**:fire: | [SimNet](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/similarity_net) | SimNet，又称为Similarity Net，为您提供高效可靠的文本相似度计算工具和预训练模型。 |
-| **语义表示**:fire: | [PaddleLARK](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_representations_kit) | PaddleLARK，全称为Paddle LAngauge Representation Toolkit，集成了ELMO，BERT，ERNIE 1.0，ERNIE 2.0，XLNet等热门中英文预训练模型。 |
-| **文本生成** | [PaddleTextGEN](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleTextGEN) | Paddle Text Generation为您提供了一些列经典文本生成模型案例，如vanilla seq2seq，seq2seq with attention，variational seq2seq模型等。 |
-| **阅读理解** | [PaddleMRC](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMRC) | PaddleMRC，全称为Paddle Machine Reading Comprehension，集合了百度在阅读理解领域相关的模型，工具，开源数据等一系列工作。包括DuReader (百度开源的基于真实搜索用户行为的中文大规模阅读理解数据集)，KT-Net (结合知识的阅读理解模型，SQuAD以及ReCoRD曾排名第一), D-Net (预训练-微调框架，在EMNLP2019 MRQA国际阅读理解评测获得第一)，等。 |
-| **对话系统** | [PaddleDialogue](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleDialogue) | 包括：1）DGU（Dialogue General Understanding，通用对话理解模型）覆盖了包括**检索式聊天系统**中context-response matching任务和**任务完成型对话系统**中**意图识别**，**槽位解析**，**状态追踪**等常见对话系统任务，在6项国际公开数据集中都获得了最佳效果。
2) knowledge-driven dialogue：百度开源的知识驱动的开放领域对话数据集，发表于ACL2019。
3）ADEM（Auto Dialogue Evaluation Model）：对话自动评估模型，可用于自动评估不同对话生成模型的回复质量。 |
-| **机器翻译** | [PaddleMT](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMT) | 全称为Paddle Machine Translation，基于Transformer的经典机器翻译模型。 |
-| **其他前沿工作** | [Research](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/Research) | 百度最新前沿工作开源。 |
+| **中文分词**，**词性标注**，**命名实体识别**:fire: | [LAC](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/lexical_analysis) | LAC，全称为Lexical Analysis of Chinese，是百度内部广泛使用的中文处理工具，功能涵盖从中文分词，词性标注，命名实体识别等常见中文处理任务。 |
+| **词向量（word2vec）** | [word2vec](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleRec/word2vec) | 提供单机多卡，多机等分布式训练中文词向量能力，支持主流词向量模型（skip-gram，cbow等），可以快速使用自定义数据训练词向量模型。 |
+| **语言模型** | [Language_model](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/language_model) | 基于循环神经网络（RNN）的经典神经语言模型（neural language model）。 |
+| **情感分类**:fire: | [Senta](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/sentiment_classification)，[EmotionDetection](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/emotion_detection) | Senta（Sentiment Classification，简称Senta）和EmotionDetection两个项目分别提供了面向*通用场景*和*人机对话场景专用*的情感倾向性分析模型。 |
+| **文本相似度计算**:fire: | [SimNet](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/similarity_net) | SimNet，又称为Similarity Net，为您提供高效可靠的文本相似度计算工具和预训练模型。 |
+| **语义表示**:fire: | [PaddleLARK](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/language_representations_kit) | PaddleLARK，全称为Paddle LAngauge Representation Toolkit，集成了ELMO，BERT，ERNIE 1.0，ERNIE 2.0，XLNet等热门中英文预训练模型。 |
+| **文本生成** | [PaddleTextGEN](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleTextGEN) | Paddle Text Generation为您提供了一些列经典文本生成模型案例，如vanilla seq2seq，seq2seq with attention，variational seq2seq模型等。 |
+| **阅读理解** | [PaddleMRC](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleMRC) | PaddleMRC，全称为Paddle Machine Reading Comprehension，集合了百度在阅读理解领域相关的模型，工具，开源数据等一系列工作。包括DuReader (百度开源的基于真实搜索用户行为的中文大规模阅读理解数据集)，KT-Net (结合知识的阅读理解模型，SQuAD以及ReCoRD曾排名第一), D-Net (预训练-微调框架，在EMNLP2019 MRQA国际阅读理解评测获得第一)，等。 |
+| **对话系统** | [PaddleDialogue](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleDialogue) | 包括：1）DGU（Dialogue General Understanding，通用对话理解模型）覆盖了包括**检索式聊天系统**中context-response matching任务和**任务完成型对话系统**中**意图识别**，**槽位解析**，**状态追踪**等常见对话系统任务，在6项国际公开数据集中都获得了最佳效果。
2) knowledge-driven dialogue：百度开源的知识驱动的开放领域对话数据集，发表于ACL2019。
3）ADEM（Auto Dialogue Evaluation Model）：对话自动评估模型，可用于自动评估不同对话生成模型的回复质量。 |
+| **机器翻译** | [PaddleMT](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/PaddleMT) | 全称为Paddle Machine Translation，基于Transformer的经典机器翻译模型。 |
+| **其他前沿工作** | [Research](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.6/PaddleNLP/Research) | 百度最新前沿工作开源。 |