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PaddleNLP/README.md

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 - **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/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)等NLP基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/pretrain_langauge_models)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/seq2seq)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/1.7/PaddleNLP/machine_reading_comprehension)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/dialogue_system)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/machine_translation)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/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)等NLP基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/pretrain_language_models)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/seq2seq)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/1.7/PaddleNLP/machine_reading_comprehension)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/dialogue_system)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/machine_translation)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：**
 
@@ -55,7 +55,7 @@ cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
 |                    **语言模型**                    | [Language_model](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/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/1.7/PaddleNLP/sentiment_classification)，[EmotionDetection](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/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/1.7/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:                 | [pretrain_langauge_models](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/pretrain_langauge_models) | 集成了ELMO，BERT，ERNIE 1.0，ERNIE 2.0，XLNet等热门中英文预训练模型。 |
+|                 **语义表示**:fire:                 | [pretrain_language_models](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/pretrain_language_models) | 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**                    | [seq2seq](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/PaddleTextGEN) | seq2seq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**                    | [machine_reading_comprehension](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/machine_reading_comprehension) | 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**                    | [dialogue_system](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/dialogue_system) | 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。<br/> 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。<br/>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。 |
@@ -73,7 +73,7 @@ cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
 ├── machine_translation               # 机器翻译相关代码，数据，预训练模型
 ├── dialogue_system                   # 对话系统相关代码，数据，预训练模型
 ├── machcine_reading_comprehension    # 阅读理解相关代码，数据，预训练模型
-├── pretrain_langauge_models          # 语言表示工具箱
+├── pretrain_language_models          # 语言表示工具箱
 ├── language_model                    # 语言模型
 ├── lexical_analysis                  # LAC词法分析
 ├── shared_modules/models             # 共享网络

README.md

@@ -149,7 +149,7 @@ PaddlePaddle 提供了丰富的计算单元，使得用户可以采用模块化
 [**PaddleNLP**](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP) 是基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的自然语言处理 (NLP) 工具，算法，模型和数据的开源项目。百度在 NLP 领域十几年的深厚积淀为 PaddleNLP 提供了强大的核心动力。使用 PaddleNLP，您可以得到：
 
 - **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/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)等 NLP 基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/pretrain_langauge_models)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/seq2seq)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/1.7/PaddleNLP/machine_reading_comprehension)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/dialogue_system)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/machine_translation)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/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/lexical_analysis)等 NLP 基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/pretrain_language_models)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/seq2seq)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/1.7/PaddleNLP/machine_reading_comprehension)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/dialogue_system)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleNLP/machine_translation)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：**
   - PaddleNLP集成了百度内部广泛使用的 NLP 工具模型，为您提供了稳定可靠的 NLP 算法解决方案。基于百亿级数据的预训练参数和丰富的预训练模型，助您轻松提高模型效果，为您的 NLP 业务注入强大动力。
 - **持续改进和技术支持，零基础搭建 NLP 应用：**