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@@ -25,7 +25,7 @@ ZEN2 model, which uses N-gram to enhance text semantic and has 668M parameters,
 
 |  需求 Demand  | 任务 Task       | 系列 Series      | 模型 Model    | 参数 Parameter | 额外 Extra |
 |  :----:  | :----:  | :----:  | :----:  | :----:  | :----:  |
-| 通用 General  | 自然语言理解 NLU | 二郎神 Erlangshen | ZEN2 |      668M      |     Chinese     |
+| 通用 General  | 自然语言理解 NLU | 二郎神 Erlangshen | ZEN2 |      668M      |     中文-Chinese     |
 
 ## 模型信息 Model Information
 
@@ -85,9 +85,22 @@ You can get classification and extraction examples below.
 
 ## 引用 Citation
 
-如果您在您的工作中使用了我们的模型，可以引用我们的[论文](https://arxiv.org/abs/2209.02970)：
+如果您在您的工作中使用了我们的模型，可以引用我们的对该模型的论文：
 
-If you are using the resource for your work, please cite the our [paper](https://arxiv.org/abs/2209.02970):
+If you are using the resource for your work, please cite the our paper for this model:
+
+```text
+@article{Sinovation2021ZEN2,
+  title="{ZEN 2.0: Continue Training and Adaption for N-gram Enhanced Text Encoders}",
+  author={Yan Song, Tong Zhang, Yonggang Wang, Kai-Fu Lee},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2105.01279},
+  year={2021},
+}
+```
+
+如果您在您的工作中使用了我们的模型，也可以引用我们的[总论文](https://arxiv.org/abs/2209.02970)：
+
+If you are using the resource for your work, please cite the our [overview paper](https://arxiv.org/abs/2209.02970):
 
 ```text
 @article{fengshenbang,