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@@ -288,7 +288,7 @@ Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_336.png:('super', 0.9999073)
 
 - 训练时采用的图像分辨率不同，训练上述模型采用的图像分辨率是[3，32，100]，而中文模型训练时，为了保证长文本的识别效果，训练时采用的图像分辨率是[3, 32, 320]。预测推理程序默认的的形状参数是训练中文采用的图像分辨率，即[3, 32, 320]。因此，这里推理上述英文模型时，需要通过参数rec_image_shape设置识别图像的形状。
 
-- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典。因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt指定为英文"en"。
+- 字符列表，DTRB论文中实验只是针对26个小写英文本母和10个数字进行实验，总共36个字符。所有大小字符都转成了小写字符，不在上面列表的字符都忽略，认为是空格。因此这里没有输入字符字典，而是通过如下命令生成字典.因此在推理时需要设置参数rec_char_dict_path，指定为英文字典"./ppocr/utils/ic15_dict.txt"。
 
 ```
 self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
@@ -388,7 +388,7 @@ python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --de
 下面给出基于EAST文本检测和STAR-Net文本识别执行命令：
 
 ```
-python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_type="en"
+python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./doc/imgs_en/img_10.jpg" --det_model_dir="./inference/det_east/" --det_algorithm="EAST" --rec_model_dir="./inference/starnet/" --rec_image_shape="3, 32, 100" --rec_char_dict_path="./ppocr/utils/ic15_dict.txt"
 ```
 
 执行命令后，识别结果图像如下：