diff --git a/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/translations/README.zh-cn.md b/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/translations/README.zh-cn.md
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python -m textblob.download_corpora
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-> 💡 提示:可以在 VS Code 环境中直接运行 Python。 点击[docs](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-15963-cxa)查看更多信息。
+> 💡 提示：可以在 VS Code 环境中直接运行 Python。 点击[docs](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-15963-cxa)查看更多信息。
## 与机器对话
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### Eliza的研发
-在 1960 年代，一位名叫 *Joseph Weizenbaum* 的麻省理工学院科学家开发了[*Eliza*](https:/wikipedia.org/wiki/ELIZA)，Eliza是一位计算机“治疗师”，它可以向人类提出问题并表现出理解他们的答案。然而，虽然 Eliza 可以解析句子并识别某些语法结构和关键字以给出合理的答案，但不能说它*理解*了句子。如果 Eliza 看到的句子格式为“**I am** sad”，它可能会重新排列并替换句子中的单词以形成响应“How long have ** you been** sad"。
+在 1960 年代，一位名叫 *Joseph Weizenbaum* 的麻省理工学院科学家开发了[*Eliza*](https:/wikipedia.org/wiki/ELIZA)，Eliza是一位计算机“治疗师”，它可以向人类提出问题并表现出理解他们的答案。然而，虽然 Eliza 可以解析句子并识别某些语法结构和关键字以给出合理的答案，但不能说它*理解*了句子。如果 Eliza 看到的句子格式为“**I am** sad”，它可能会重新排列并替换句子中的单词以形成响应“How long have **you been** sad"。
这给人的印象是伊丽莎理解了这句话，并在问一个后续问题，而实际上，它是在改变时态并添加一些词。如果 Eliza 无法识别它有响应的关键字，它会给出一个随机响应，该响应可以适用于许多不同的语句。 Eliza 很容易被欺骗，例如，如果用户写了**You are** a bicycle"，它可能会回复"How long have **I been** a bicycle?"，而不是更合理的回答。
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以下是一些指导你的示例输出（用户输入位于以 `>` 开头的行上）：
-
+
```output
Hello, I am Marvin, the simple robot.
You can end this conversation at any time by typing 'bye'