diff --git a/ECommerceSearch/readme.md b/ECommerceSearch/readme.md
index 7b6b2c8..e411289 100644
--- a/ECommerceSearch/readme.md
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   - 计算与`格力`相似的Top10单词
   - 使用词向量完成句子编码（例如单词编码为128维度，一个句子包含十个单词为10*128）
   - 对句子编码10*128进行求均值，转变为128维度
-  - 扩展：你能使用计算得到的词向量，计算train和corpus文本的相似度吗？
+  - 扩展：你能使用计算得到的词向量，计算train.query.txt和corpus.tsv文本的相似度吗（train选择100条文本，corpus选择100条文本）？
 - 学习资料：
   - [https://coggle.club/blog/tianchi-open-search](https://coggle.club/blog/tianchi-open-search)
   - [https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html](https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html)
 
-## 任务3：IDF与词向量编码
+### 任务3：IDF与词向量编码
+- 任务内容：
+  - 基于任务2的编码 & 训练集标注数据：筛选1k条train.query.txt文本，以及对应的在corpus.tsv文本的文本。
+  - 使用任务2的编码方法对1k train 和 1k corpus的文本进行编码
+  - 模拟文本检索的过程：train的文本128向量计算与corpus文本的向量相似度
+  - 检索完成1k文本后，你能完成计算MRR吗（MRR计算为：1/正确corpus文本的次序）？
+  - 扩展：你能使用单词的IDF筛选单词（IDF可以从任务1得到），然后再对句子进行编码吗？
+- 学习资料：
+  - [https://coggle.club/blog/tianchi-open-search](https://coggle.club/blog/tianchi-open-search)
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+### 任务4：文本编码与提交
+- 任务内容：
+  - 使用任务2 & 任务3的思路对dev.query.txt和corpus.tsv进行编码
+  - 将编码结果编码为比赛需要的格式
+  - 将结果打包提交到天池，得到具体得到
+- 学习资料：
+  - [https://coggle.club/blog/tianchi-open-search](https://coggle.club/blog/tianchi-open-search)