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 ## 论文
 `Bidirectional Encoder Representation from Transformers`
 - https://browse.arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
-## 模型介绍
-BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。
 
 ## 模型结构
 以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型（从左到右或者从右到左）的限制，因而也限制了模型的表征能力，使其只能获取单方向的上下文信息。而BERT利用MLM进行预训练并且采用深层的双向Transformer组件（单向的Transformer一般被称为Transformer decoder，其每一个token（符号）只会attend到目前往左的token。而双向的Transformer则被称为Transformer encoder，其每一个token会attend到所有的token）来构建整个模型，因此最终生成能融合左右上下文信息的深层双向语言表征。
 
-## Python版本推理
+## 算法原理
+BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。
+
+## 推理
+### Python版本推理
 
 本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
 
-### 下载镜像
+#### 下载镜像
 
 在光源中下载镜像： 
 
@@ -20,13 +22,13 @@ BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
 ```
 
-### 设置Python环境变量
+#### 设置Python环境变量
 
 ```
 export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH
 ```
 
-### 安装依赖
+#### 安装依赖
 
 ```python
 # 进入bert ort工程根目录
@@ -39,7 +41,7 @@ cd Python/
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-### 运行示例
+#### 运行示例
 
 ```python
 python bert.py
@@ -55,11 +57,11 @@ python bert.py
 
 输出结果中，问题id对应预测概率值最大的答案。
 
-## C++版本推理
+### C++版本推理
 
 本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
 
-### 下载镜像
+#### 下载镜像
 
 在光源中下载镜像： 
 
@@ -68,13 +70,13 @@ docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0
 ```
 
 
-### 构建工程
+#### 构建工程
 
 ```
 rbuild build -d depend
 ```
 
-### 设置环境变量
+#### 设置环境变量
 
 将依赖库依赖加入环境变量LD_LIBRARY_PATH，在~/.bashrc中添加如下语句：
 
@@ -89,7 +91,7 @@ source ~/.bashrc
 source /opt/dtk/env.sh
 ```
 
-### 运行示例
+#### 运行示例
 
 ```python
 # 进入bert ort工程根目录
@@ -101,7 +103,7 @@ cd build/
 # 执行示例程序
 ./Bert
 ```
-
+## result
 如下所示，在当前界面根据提示输入问题，得到预测答案。
 
 ```
@@ -117,6 +119,6 @@ answer：scale
 
 https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_ort
 
-## 参考
+## 参考资料
 
 https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/onnxruntime/blob/81120e9e8b377567daa00d55614c902f35b2ae8f/onnxruntime/python/tools/transformers/onnx_model_bert.py