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docs/train_and_eval.md

@@ -8,20 +8,15 @@
 
 ## 准备环境
 
-克隆 PaddleOCR 仓库，进入仓库目录：
+克隆 PaddleOCR 仓库，进入仓库目录，安装依赖：
 
 ```bash
 git clone --depth 1 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
 cd PaddleOCR
-```
-
-安装依赖：
-
-```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-PaddleOCR 训练数据的默认存储路径是 `PaddleOCR/train_data`。我们将数据集下载到本地后，可以拷贝数据集或创建软链接到对应目录：
+PaddleOCR 训练数据的默认存储目录是 `PaddleOCR/train_data`，我们将数据集下载到本地后，可以拷贝数据集或创建软链接到该目录：
 
 ```bash
 cp -r /path/to/table-dataset ./train_data/table-dataset
@@ -29,7 +24,12 @@ cp -r /path/to/table-dataset ./train_data/table-dataset
 ln -sf /path/to/table-dataset ./train_data/table-dataset
 ```
 
-请将我们的训练脚本 [table_model.sh](./scripts/table_model.sh) 拷贝至 `PaddleOCR/` 路径下。<br>
+请将我们的训练脚本 [table_model.sh](./scripts/table_model.sh) 拷贝至 `PaddleOCR` 仓库根目录：
+
+```bash
+cp /path/to/table_model.sh ./table_model.sh
+```
+
 PaddleOCR 对训练过程做了模块化，如果要训练不同的模型，我们只需要在脚本开头更换配置文件。
 
 ## 表格结构预测模型训练与评估