diff --git a/README.md b/README.md
index b396724..3a1a486 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,4 +1,14 @@
-# pke_zh
+[**🇨🇳中文**](https://github.com/shibing624/pke_zh/blob/main/README.md) |  [**📖文档/Docs**](https://github.com/shibing624/pke_zh/wiki) | [**🤖模型/Models**](https://huggingface.co/shibing624) 
+
+<div align="center">
+  <a href="https://github.com/shibing624/pke_zh">
+    <img src="https://github.com/shibing624/pke_zh/blob/main/docs/pke_zh.png" alt="Logo" height="156">
+  </a>
+</div>
+
+-----------------
+
+# pke_zh: Python Keyphrase Extraction for zh(chinese)
 [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/pke_zh.svg)](https://badge.fury.io/py/pke_zh)
 [![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/pke_zh)](https://pepy.tech/project/pke_zh)
 [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/shibing624/pke_zh.svg)](https://github.com/shibing624/pke_zh/graphs/contributors)
@@ -7,6 +17,7 @@
 [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/shibing624/pke_zh.svg)](https://github.com/shibing624/pke_zh/issues)
 [![Wechat Group](http://vlog.sfyc.ltd/wechat_everyday/wxgroup_logo.png?imageView2/0/w/60/h/20)](#Contact)
 
+
 PKE_zh, Python Keyphrase Extraction for zh(chinese).
 
 **pke_zh**实现了多种中文关键词提取算法，包括有监督的WordRank，无监督的TextRank、TfIdf、KeyBert、PositionRank、TopicRank等，扩展性强，开箱即用。
@@ -14,69 +25,38 @@ PKE_zh, Python Keyphrase Extraction for zh(chinese).
 
 **Guide**
 
-- [Feature](#Feature)
+- [Features](#Features)
 - [Install](#install)
 - [Usage](#usage)
 - [Contact](#Contact)
-- [Reference](#reference)
-
-# Feature
-
-如何提取query或者文档的关键词？
-
-
-## 有监督方法
-### 特征工程的解决思路
-把关键词提取任务转化为分类任务，对输入query句子分词并提取多种特征，再把特征喂给机器学习模型，模型区分出各词的重要性得分，这样挑出topK个词作为关键词。
-
-#### 特征工程
-
-* 文本特征：包括Query长度、Term长度，Term在Query中的偏移量，term词性、长度信息、term数目、位置信息、句法依存tag、是否数字、是否英文、是否停用词、是否专名实体、是否重要行业词、embedding模长、删词差异度、以及短语生成树得到term权重等
-* 统计特征：包括PMI、IDF、TextRank值、前后词互信息、左右邻熵、独立检索占比（term单独作为query的qv/所有包含term的query的qv和）、统计概率、idf变种iqf
-* 语言模型特征：整个query的语言模型概率 / 去掉该Term后的Query的语言模型概率
-
-
-训练样本形如：
-```shell
-邪御天娇 免费 阅读,3 1 1
-```
-
-**重要度label**共分4级：
-- Super important：3级，主要包括POI核心词，比如“方特、欢乐谷”
-- Required：2级，包括行政区词、品类词等，比如“北京 温泉”中“北京”和“温泉”都很重要
-- Important：1级，包括品类词、门票等，比如“顺景 温泉”中“温泉”相对没有那么重要，用户搜“顺景”大部分都是温泉的需求
-- Unimportant：0级，包括语气词、代词、泛需求词、停用词等
+- [References](#references)
 
-上例中可见“温泉”在不同的query中重要度是不同的。
-
-分类模型可以是GBDT、LR、SVM、Xgboost等，这里以GBDT为例，GBDT模型（WordRank）的输入是特征向量，输出是重要度label。
-
-![term-weighting](./docs/gbdt.png)
-
-### 深度模型的解决思路
-- 思路一：本质依然是把关键词提取任务转化为词重要度分类任务，利用深度模型学习term重要度，取代人工提取特征，模型端到端预测词重要度label，按重要度排序后挑出topK个词作为关键词。深度模型有TextCNN、Fasttext、Transformer、BERT等，适用于分类任务的模型都行。分类任务实现参考：https://github.com/shibing624/pytextclassifier
-- 思路二：用Seq2Seq生成模型，输入query，输出关键词或者摘要，生成模型可以是T5、Bart、Seq2Seq等，生成任务实现参考：https://github.com/shibing624/textgen
-
-## 无监督方法
+## Features
+#### 有监督方法
+- [x] WordRank：本项目基于Python实现了句子的文本特征、统计特征、Tag特征、语言模型特征提取，结合GBDT模型区分出句子中各词的重要性得分，进而提取关键词，速度快，效果好，泛化性一般，依赖有监督数据。
+#### 无监督方法
 - 统计算法
-- [x] TFIDF，是很强的baseline，有较强普适性，基本能应付大部分关键词抽取场景，简单有效，速度很快，效果一般
-- [x] YAKE，人工总结规则的方法，不依赖外部语料，从单文档提取关键词，速度很快，效果差
+- [x] TFIDF：本项目基于jieba的IDF词表实现了TFIDF的关键词抽取，该方法是很强的baseline，有较强普适性，基本能应付大部分关键词抽取场景，简单有效，速度很快，效果一般
+- [x] YAKE：本项目实现了YAKE，该算法基于人工总结的规则（词的位置，词频，上下文关系，词在句中频率），不依赖外部语料，从单文档提取关键词，速度很快，效果差
 - 图算法
-- [x] TextRank，简单套用PageRank思想到关键词提取的方法，效果不比TFIDF强，而且涉及网络构建和随机游走迭代，速度慢，效果一般
-- [x] SingleRank，类似TextRank，是PageRank的变体，可以提取出关键短语，速度快，效果一般
-- [x] TopicRank，基于主题模型的关键词提取算法，考虑了文档中词语的语义关系，可以提取出与文档主题相关的关键词，速度慢，效果一般
-- [x] MultipartiteRank，一种基于多元关系的关键词提取算法，在TopicRank的基础上，考虑了词语的语义关系和词语位置，速度慢，效果一般
-- [x] PositionRank，是基于PageRank的图关系计算词权重，考虑了词位置和词频，速度一般，效果好
+- [x] TextRank：本项目基于networkx实现了TextRank，该算法简单套用PageRank思想到关键词提取，效果不比TFIDF强，而且涉及网络构建和随机游走迭代，速度慢，效果一般
+- [x] SingleRank：本项目基于networkx实现了SingleRank，该算法类似TextRank，是PageRank的变体，可以提取出关键短语，速度快，效果一般
+- [x] TopicRank：本项目基于networkx实现了TopicRank，该算法基于主题模型的关键词提取，考虑了文档中词语的语义关系，可以提取出与文档主题相关的关键词，速度慢，效果一般
+- [x] MultipartiteRank：本项目基于networkx实现了MultipartiteRank，该算法基于多元关系提取关键词，在TopicRank的基础上，考虑了词语的语义关系和词语位置，速度慢，效果一般
+- [x] PositionRank：本项目基于networkx实现了PositionRank，该算法基于PageRank的图关系计算词权重，考虑了词位置和词频，速度一般，效果好
 - 语义模型
-- [x] KeyBERT，利用了预训练语言模型的能力来提取关键词，速度很慢，效果最好
+- [x] KeyBERT：本项目基于text2vec实现了KeyBert，利用了预训练句子表征模型计算句子embedding和各词embedding相似度来提取关键词，速度很慢，效果最好
+
+- 延展阅读：[中文关键词提取解决思路](https://github.com/shibing624/pke_zh/blob/main/docs/solution.md)
 
 **模型选型**
-- 要求速度快，选择TFIDF、YAKE、PositionRank
+- 要求速度快，选择TFIDF、PositionRank、WordRank
 - 要求效果好，选择KeyBERT
+- 有监督数据，选择WordRank
+
 
-无监督算法介绍见文章[中文关键词提取算法](https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/129012015)
 
-# Install
+## Install
 * From pip:
 ```zsh
 pip install -U pke_zh
@@ -89,20 +69,15 @@ cd pke_zh
 python setup.py install
 ```
 
-### 依赖数据
-* 千兆中文文本训练的语言模型[zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm(2.8G)](https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm)，模型由pycorrector库自动下载于 `~/.pycorrector/datasets/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm` 。
-* 中文文本匹配模型[shibing624/text2vec-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese) ，模型由transformers库自动下载于 `~/.cache/huggingface/transformers/` 下。
-
-# Usage
+## Usage
 
-## 有监督关键词提取
-
-直接调用训练好的WordRank模型，模型自动下载于 `~/.cache/pke_zh/wordrank_model.pkl` 。
+### 有监督关键词提取
 
+#### pke_zh快速预测
 example: [examples/keyphrase_extraction_demo.py](examples/keyphrase_extraction_demo.py)
 
 ```python
-from pke_zh.wordrank import WordRank
+from pke_zh import WordRank
 m = WordRank()
 print(m.extract("哪里下载电视剧周恩来？"))
 ```
@@ -111,29 +86,27 @@ output:
 ```shell
 [('电视剧', 3), ('周恩来', 3), ('下载', 2), ('哪里', 1), ('？', 0)]
 ```
-> 3：核心词；2：限定词；1：可省略词；0：干扰词。
-
-### 基于自有数据训练模型
-
-训练example: [examples/train_supervised_wordrank_demo.py](examples/train_supervised_wordrank_demo.py)
-
-
-## 无监督关键词提取
+- 返回值：核心短语列表，(keyphrase, score)，其中score： 3：核心词；2：限定词；1：可省略词；0：干扰词 
+- **score**共分4级：
+  - Super important：3级，主要包括POI核心词，比如“方特、欢乐谷”
+  - Required：2级，包括行政区词、品类词等，比如“北京 温泉”中“北京”和“温泉”都很重要
+  - Important：1级，包括品类词、门票等，比如“顺景 温泉”中“温泉”相对没有那么重要，用户搜“顺景”大部分都是温泉的需求
+  - Unimportant：0级，包括语气词、代词、泛需求词、停用词等
+- 模型：默认调用训练好的WordRank模型[wordrank_model.pkl](https://github.com/shibing624/pke_zh/releases/tag/0.2.2)，模型自动下载于 `~/.cache/pke_zh/wordrank_model.pkl`
+#### 训练模型
+WordRank模型结构：
+![term-weighting](https://github.com/shibing624/pke_zh/blob/main/docs/gbdt.png)
+
+example: [examples/train_supervised_wordrank_demo.py](examples/train_supervised_wordrank_demo.py)
+
+### 无监督关键词提取
 支持TextRank、TfIdf、PositionRank、KeyBert等关键词提取算法。
 
 example: [examples/unsupervised_demo.py](examples/unsupervised_demo.py)
 
 
 ```python
-from pke_zh.textrank import TextRank
-from pke_zh.tfidf import TfIdf
-from pke_zh.singlerank import SingleRank
-from pke_zh.positionrank import PositionRank
-from pke_zh.topicrank import TopicRank
-from pke_zh.multipartiterank import MultipartiteRank
-from pke_zh.yake import Yake
-from pke_zh.keybert import KeyBert
-
+from pke_zh import TextRank, TfIdf, SingleRank, PositionRank, TopicRank, MultipartiteRank, Yake, KeyBert
 q = '哪里下载电视剧周恩来？'
 TextRank_m = TextRank()
 TfIdf_m = TfIdf()
@@ -168,8 +141,7 @@ example: [examples/keysentences_extraction_demo.py](examples/keysentences_extrac
 
 
 ```python
-from pke_zh.textrank import TextRank
-
+from pke_zh import TextRank
 m = TextRank()
 r = m.extract_sentences("较早进入中国市场的星巴克，是不少小资钟情的品牌。相比 在美国的平民形象，星巴克在中国就显得“高端”得多。用料并无差别的一杯中杯美式咖啡，在美国仅约合人民币12元，国内要卖21元，相当于贵了75%。  第一财经日报")
 print(r)
@@ -180,7 +152,7 @@ output:
 [('相比在美国的平民形象', 0.13208935993025409), ('在美国仅约合人民币12元', 0.1320761453200497), ('星巴克在中国就显得“高端”得多', 0.12497451534612379), ('国内要卖21元', 0.11929080110899569) ...]
 ```
 
-# Contact
+## Contact
 
 - Issue(建议)：[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/shibing624/pke_zh.svg)](https://github.com/shibing624/pke_zh/issues)
 - 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
@@ -189,7 +161,7 @@ output:
 <img src="docs/wechat.jpeg" width="200" />
 
 
-# Citation
+## Citation
 
 如果你在研究中使用了pke_zh，请按如下格式引用：
 APA:
@@ -209,13 +181,13 @@ BibTeX:
 }
 ```
 
-# License
+## License
 
 
 授权协议为 [The Apache License 2.0](LICENSE)，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加pke_zh的链接和授权协议。
 
 
-# Contribute
+## Contribute
 项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：
 
  - 在`tests`添加相应的单元测试
@@ -224,7 +196,7 @@ BibTeX:
 之后即可提交PR。
 
 
-# Reference
+## References
 
 - [boudinfl/pke](https://github.com/boudinfl/pke)
 - [Context-Aware Document Term Weighting for Ad-Hoc Search](http://www.cs.cmu.edu/~zhuyund/papers/TheWebConf_2020_Dai.pdf)
diff --git a/docs/pke_zh.png b/docs/pke_zh.png
new file mode 100644
index 0000000..656fe24
Binary files /dev/null and b/docs/pke_zh.png differ
diff --git a/docs/solution.md b/docs/solution.md
new file mode 100644
index 0000000..a7b3eeb
--- /dev/null
+++ b/docs/solution.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+## Features
+
+如何提取query或者文档的关键词？
+
+
+### 有监督方法
+#### 特征工程的解决思路
+把关键词提取任务转化为分类任务，对输入query句子分词并提取多种特征，再把特征喂给机器学习模型，模型区分出各词的重要性得分，这样挑出topK个词作为关键词。
+
+* 文本特征：包括Query长度、Term长度，Term在Query中的偏移量，term词性、长度信息、term数目、位置信息、句法依存tag、是否数字、是否英文、是否停用词、是否专名实体、是否重要行业词、embedding模长、删词差异度、以及短语生成树得到term权重等
+* 统计特征：包括PMI、IDF、TextRank值、前后词互信息、左右邻熵、独立检索占比（term单独作为query的qv/所有包含term的query的qv和）、统计概率、idf变种iqf
+* 语言模型特征：整个query的语言模型概率 / 去掉该Term后的Query的语言模型概率
+
+
+训练样本形如：
+```shell
+邪御天娇 免费 阅读,3 1 1
+```
+
+**重要度label**共分4级：
+- Super important：3级，主要包括POI核心词，比如“方特、欢乐谷”
+- Required：2级，包括行政区词、品类词等，比如“北京 温泉”中“北京”和“温泉”都很重要
+- Important：1级，包括品类词、门票等，比如“顺景 温泉”中“温泉”相对没有那么重要，用户搜“顺景”大部分都是温泉的需求
+- Unimportant：0级，包括语气词、代词、泛需求词、停用词等
+
+分类模型可以是GBDT、LR、SVM、Xgboost等，这里以GBDT为例，GBDT模型（WordRank）的输入是特征向量，输出是重要度label。
+
+![term-weighting](https://github.com/shibing624/pke_zh/blob/main/docs/gbdt.png)
+
+### 深度模型的解决思路
+- 思路一：本质依然是把关键词提取任务转化为词重要度分类任务，利用深度模型学习term重要度，取代人工提取特征，模型端到端预测词重要度label，按重要度排序后挑出topK个词作为关键词。深度模型有TextCNN、Fasttext、Transformer、BERT等，适用于分类任务的模型都行。分类任务实现参考：https://github.com/shibing624/pytextclassifier
+- 思路二：用Seq2Seq生成模型，输入query，输出关键词或者摘要，生成模型可以是T5、Bart、Seq2Seq等，生成任务实现参考：https://github.com/shibing624/textgen
+
+## 无监督方法
+- 统计算法
+- [x] TFIDF，是很强的baseline，有较强普适性，基本能应付大部分关键词抽取场景，简单有效，速度很快，效果一般
+- [x] YAKE，人工总结规则的方法，不依赖外部语料，从单文档提取关键词，速度很快，效果差
+- 图算法
+- [x] TextRank，简单套用PageRank思想到关键词提取的方法，效果不比TFIDF强，而且涉及网络构建和随机游走迭代，速度慢，效果一般
+- [x] SingleRank，类似TextRank，是PageRank的变体，可以提取出关键短语，速度快，效果一般
+- [x] TopicRank，基于主题模型的关键词提取算法，考虑了文档中词语的语义关系，可以提取出与文档主题相关的关键词，速度慢，效果一般
+- [x] MultipartiteRank，一种基于多元关系的关键词提取算法，在TopicRank的基础上，考虑了词语的语义关系和词语位置，速度慢，效果一般
+- [x] PositionRank，是基于PageRank的图关系计算词权重，考虑了词位置和词频，速度一般，效果好
+- 语义模型
+- [x] KeyBERT，利用了预训练语言模型的能力来提取关键词，速度很慢，效果最好
+
+**模型选型**
+- 要求速度快，选择TFIDF、YAKE、PositionRank
+- 要求效果好，选择KeyBERT
+
+无监督算法介绍见文章[中文关键词提取算法](https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/129012015)
+
+### 依赖数据
+* 千兆中文文本训练的语言模型[zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm(2.8G)](https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm)，模型由pycorrector库自动下载于 `~/.pycorrector/datasets/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm` 。
+* 中文文本匹配模型[shibing624/text2vec-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese) ，模型由transformers库自动下载于 `~/.cache/huggingface/transformers/` 下。
+
+
diff --git a/examples/keybert_demo.py b/examples/keybert_demo.py
index 4cfd174..dab8506 100644
--- a/examples/keybert_demo.py
+++ b/examples/keybert_demo.py
@@ -6,7 +6,7 @@
 import sys
 
 sys.path.append("..")
-from pke_zh.keybert import KeyBert
+from pke_zh import KeyBert
 
 m = KeyBert()
 sents = [
diff --git a/examples/keyphrase_extraction_demo.py b/examples/keyphrase_extraction_demo.py
index cf07a11..08a2ffa 100644
--- a/examples/keyphrase_extraction_demo.py
+++ b/examples/keyphrase_extraction_demo.py
@@ -6,7 +6,7 @@
 import sys
 
 sys.path.append("..")
-from pke_zh.wordrank import WordRank
+from pke_zh import WordRank
 
 m = WordRank()
 
diff --git a/examples/keysentences_extraction_demo.py b/examples/keysentences_extraction_demo.py
index a95312c..d35a2fe 100644
--- a/examples/keysentences_extraction_demo.py
+++ b/examples/keysentences_extraction_demo.py
@@ -6,7 +6,7 @@
 import sys
 
 sys.path.append("..")
-from pke_zh.textrank import TextRank
+from pke_zh import TextRank
 
 m = TextRank()
 r = m.extract_sentences(
diff --git a/examples/train_supervised_wordrank_demo.py b/examples/train_supervised_wordrank_demo.py
index f66ccb8..922f147 100644
--- a/examples/train_supervised_wordrank_demo.py
+++ b/examples/train_supervised_wordrank_demo.py
@@ -8,7 +8,7 @@
 import sys
 
 sys.path.append('..')
-from pke_zh.wordrank import WordRank
+from pke_zh import WordRank
 
 if __name__ == '__main__':
     parser = argparse.ArgumentParser()
diff --git a/examples/unsupervised_demo.py b/examples/unsupervised_demo.py
index 6f24491..80eac72 100644
--- a/examples/unsupervised_demo.py
+++ b/examples/unsupervised_demo.py
@@ -6,14 +6,7 @@
 import sys
 
 sys.path.append("..")
-from pke_zh.textrank import TextRank
-from pke_zh.tfidf import TfIdf
-from pke_zh.singlerank import SingleRank
-from pke_zh.positionrank import PositionRank
-from pke_zh.topicrank import TopicRank
-from pke_zh.multipartiterank import MultipartiteRank
-from pke_zh.yake import Yake
-from pke_zh.keybert import KeyBert
+from pke_zh import TextRank, TfIdf, SingleRank, PositionRank, TopicRank, MultipartiteRank, Yake, KeyBert
 
 if __name__ == '__main__':
     sents = [
diff --git a/pke_zh/keybert.py b/pke_zh/keybert.py
index 44ab85d..fe06cfc 100644
--- a/pke_zh/keybert.py
+++ b/pke_zh/keybert.py
@@ -103,7 +103,7 @@ def mmr_ranking(
     doc_can_distances = cosine_similarity(can_embeddings, doc_embedding)
     distance_words = cosine_similarity(can_embeddings)
 
-    # Initialize candidates and already choose best keyword/keyphras
+    # Initialize candidates and already choose the best keyword/keyphras
     keywords_idx = [np.argmax(doc_can_distances)]
     candidates_idx = [i for i in range(len(can_names)) if i != keywords_idx[0]]
 
diff --git a/pke_zh/version.py b/pke_zh/version.py
index ff9cbde..2d48ae8 100644
--- a/pke_zh/version.py
+++ b/pke_zh/version.py
@@ -3,4 +3,4 @@
 @author:XuMing(xuming624@qq.com)
 @description: version
 """
-__version__ = '0.2.5'
+__version__ = '0.2.6'