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README.md

@@ -31,12 +31,17 @@ squad问答数据集：[train-v1.1.json](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explo
 
 squad-v1.1 eval脚本：[evaluate-v1.1.py](https://github.com/allenai/bi-att-flow/blob/master/squad/evaluate-v1.1.py)
 
+数据集快速下载中心：[SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets) ，项目中数据集可从快速下载通道下载：[MNLI](MNLI:http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/mnli/-/raw/master/MNLI.zip) 。
+
 ### 预训练模型
 
 [bert-base-uncace(MNLI分类时使用此模型)](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip)
 
 [bert-large-uncase(squad问答使用此模型)](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip)
 
+预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) ，项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：
+[bert-base-uncace(MNLI分类时使用此模型)](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/bert_models/-/raw/main/uncased_L-12_H-768_A-12.zip) 、[bert-large-uncase(squad问答使用此模型)](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/bert_models/-/raw/main/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip?ref_type=heads) 。
+
 `MNLI数据集`
 
 ```
@@ -279,11 +284,11 @@ sh bert_squad_gpus.sh
 
 ### 算法类别
 
-`对话问答,文本分类`
+`对话问答`
 
 ### 热点应用行业
 
-`互联网,科研,教育`
+`电商,科研,教育`
 
 ## 源码仓库及问题反馈
 

model.properties

@@ -5,6 +5,6 @@ modelName=bert_tensorflow
 # 模型描述
 modelDescription=bert是一种预训练的语言表征模型。
 # 应用场景
-appScenario=训练,互联网,对话问答,文本分类,科研,教育
+appScenario=训练,对话问答,电商,科研,教育
 # 框架类型
 frameType=tensorflow