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PaddleNLP/ELMO/README.md

@@ -63,7 +63,7 @@ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
    
    在原论文中推荐的使用方式是，NLP下游任务输入的embedding层与ELMO的输出向量直接做concat。其中，ELMO部分是直接加载预训练出来的模型参数（PaddlePaddle中通过fluid.io.load_vars接口来加载参数），模型参数输入到NLP下游任务是fix的（在PaddlePaddle中通过stop_gradient = True来实现）。
    
-   ELMO微调部分可参考[LAC微调示例代码](finetune)，[LAC微调示例代码](/finetune)是基于百度词法分析工具LAC做的代码[LAC官方发布代码地址](https://github.com/baidu/lac/tree/a4eb73b2fb64d8aab8499a1184edf4fc386f8268)
+   ELMO微调部分可参考[LAC微调示例代码](finetune)，百度词法分析工具[LAC官方发布代码地址](https://github.com/baidu/lac/tree/a4eb73b2fb64d8aab8499a1184edf4fc386f8268)。
 
 ELMO微调任务的要点如下：