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@@ -197,5 +197,4 @@ 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
 - `DNN for Click-Through Rate prediction <https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleRec/ctr/README.cn.md>`__
 
 基于DNN模型的点击率预估模型，使用的是Kaggle公司举办的展示广告竞赛中所使用的Criteo数据集。和论文DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction中的的dnn网络结构，
-经过一个pass的训练之后，测试数据集的AUC能达到0.8左右。
-能达到0.8左右。
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+经过一个pass的训练之后，测试数据集的AUC能达到0.8左右。
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fluid/README.md

@@ -165,5 +165,4 @@ 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
 * [DNN for Click-Through Rate prediction](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleRec/ctr/README.cn.md)
 
 基于DNN模型的点击率预估模型，使用的是Kaggle公司举办的展示广告竞赛中所使用的Criteo数据集。和论文DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction中的的dnn网络结构，
-经过一个pass的训练之后，测试数据集的AUC能达到0.8左右。
-能达到0.8左右。
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+经过一个pass的训练之后，测试数据集的AUC能达到0.8左右。
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