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@@ -72,11 +72,11 @@ PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式
 
 - **介绍**
 
-	文本分类是自然语言处理领域最基础的任务之一，深度学习方法能够免除复杂的特征工程，直接使用原始文本作为输入，数据驱动地最优化分类准确率。我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，基CNN和LSTM的序列模型供大家学习和使用。
+	文本分类是自然语言处理领域最基础的任务之一，深度学习方法能够免除复杂的特征工程，直接使用原始文本作为输入，数据驱动地最优化分类准确率。我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，基于CNN和LSTM的序列模型供大家学习和使用。
 
 - **应用领域**
 
-	分类是机器学习基础任务之一。文本分类模型在SPAM检测，文本打标签，文本意图识别，文章质量评估，色情暴力文章识别，评论情绪识别，广告物料风险控制等领域都有着广泛地应用。
+	分类是机器学习基础任务之一。文本分类模型在SPAM检测，文本打标签，文本意图识别，文章质量评估，色情暴力文章识别，评论情绪识别，广告物料风险控制等领域都有着广泛的应用。
 
 - **模型配置说明**