diff --git a/AcademicTrends/Task1 论文数据统计.md b/AcademicTrends/Task1 论文数据统计.md
index 09e6ce5..ddc15ca 100644
--- a/AcademicTrends/Task1 论文数据统计.md	
+++ b/AcademicTrends/Task1 论文数据统计.md	
@@ -1,13 +1,13 @@
 # 任务1：论文数据统计
 
-## 任务说明
+## 1.1 任务说明
 
 - 任务主题：论文数量统计，即统计2019年全年计算机各个方向论文数量；
 - 任务内容：赛题的理解、使用 **Pandas** 读取数据并进行统计；
 - 任务成果：学习 **Pandas** 的基础操作；
 - 可参考的学习资料：[开源组织Datawhale joyful-pandas项目](https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas)
 
-## 数据集介绍
+## 1.2 数据集介绍
 
 - 数据集来源：[数据集链接](https://www.kaggle.com/Cornell-University/arxiv)；
 - 数据集的格式如下：
@@ -70,7 +70,7 @@
 }
 ```
 
-## Arxiv论文类别介绍
+## 1.3 arxiv论文类别介绍
 
 我们从arxiv官网，查询到论文的类别名称以及其解释如下。
 
@@ -97,9 +97,9 @@
 'cs.OS': 'Operating Systems',
 ```
 
-## 具体代码实现以及讲解
+## 1.4 具体代码实现以及讲解
 
-### 导入package并读取原始数据
+### 1.4.1 导入package并读取原始数据
 
 ```python
 # 导入所需的package
@@ -144,7 +144,7 @@ Output: (1778381, 14)
 data.head() #显示数据的前五行
 ```
 
-### 数据预处理
+### 1.4.2 数据预处理
 
 首先我们先来粗略统计论文的种类信息：
 
@@ -360,7 +360,7 @@ re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2",raw)
 
 这里推荐大家一个在线正则表达式测试的网站：[https://tool.oschina.net/regex/](https://tool.oschina.net/regex/)
 
-### 数据分析及可视化
+### 1.4.3 数据分析及可视化
 
 接下来我们首先看一下所有大类的paper数量分布：
 
diff --git a/AcademicTrends/Task2 论文作者统计.md b/AcademicTrends/Task2 论文作者统计.md
index f753ccd..416d8db 100644
--- a/AcademicTrends/Task2 论文作者统计.md	
+++ b/AcademicTrends/Task2 论文作者统计.md	
@@ -1,12 +1,12 @@
 # 任务2：论文作者统计
 
-## 任务说明
+## 2.1 任务说明
 
 - 任务主题：论文作者统计，统计所有论文作者出现评率Top10的姓名；
 - 任务内容：论文作者的统计、使用 **Pandas** 读取数据并使用字符串操作；
 - 任务成果：学习 **Pandas** 的字符串操作；
 
-## 数据处理步骤
+## 2.2 数据处理步骤
 
 在原始arxiv数据集中论文作者`authors`字段是一个字符串格式，其中每个作者使用逗号进行分隔分，所以我们我们首先需要完成以下步骤：
 
@@ -28,7 +28,7 @@ C.-P. Yuan
 
 当然在原始数据集中`authors_parsed`字段已经帮我们处理好了作者信息，可以直接使用该字段完成后续统计。
 
-## 字符串处理
+## 2.3 字符串处理
 
 在Python中字符串是最常用的数据类型，可以使用引号('或")来创建字符串。Python中所有的字符都使用字符串存储，可以使用方括号来截取字符串，如下实例：
 
@@ -67,9 +67,9 @@ Python中还内置了很多内置函数，非常方便使用：
 | string.title()      | 返回"标题化"的 string,就是说所有单词都是以大写开始，其余字母均为小写(见 istitle()) |
 | string.upper()      | 转换 string 中的小写字母为大写                               |
 
-## 具体代码实现以及讲解
+## 2.4 具体代码实现以及讲解
 
-### 数据读取
+### 2.4.1 数据读取
 
 ```python
 data = []
@@ -84,7 +84,7 @@ data = pd.DataFrame(data)
 
 为了方便处理数据，我们只选择了三个字段进行读取。
 
-### 数据统计
+### 2.4.2 数据统计
 
 接下来我们将完成以下统计操作：
 
diff --git a/AcademicTrends/Task3 论文代码统计.md b/AcademicTrends/Task3 论文代码统计.md
index 4f677f8..8689668 100644
--- a/AcademicTrends/Task3 论文代码统计.md	
+++ b/AcademicTrends/Task3 论文代码统计.md	
@@ -1,12 +1,12 @@
 # 任务3：论文代码统计
 
-## 任务说明
+## 3.1 任务说明
 
 - 任务主题：论文代码统计，统计所有论文出现代码的相关统计；
 - 任务内容：使用正则表达式统计代码连接、页数和图表数据；
 - 任务成果：学习正则表达式统计；
 
-## 数据处理步骤
+## 3.2 数据处理步骤
 
 在原始arxiv数据集中作者经常会在论文的`comments`或`abstract`字段中给出具体的代码链接，所以我们需要从这些字段里面找出代码的链接。
 
@@ -14,11 +14,11 @@
 - 使用正则表达式完成匹配；
 - 完成相关的统计；
 
-## 正则表达式
+## 3.3 正则表达式
 
 正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
 
-#### 普通字符：大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号
+#### 3.3.1 普通字符：大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号
 
 | 字符       | 描述                                                         |
 | ---------- | ------------------------------------------------------------ |
@@ -29,7 +29,7 @@
 | **[\s\S]** | 匹配所有。\s 是匹配所有空白符，包括换行，\S 非空白符，包括换行。 |
 | **\w**     | 匹配字母、数字、下划线。等价于 [A-Za-z0-9_]                  |
 
-#### 特殊字符：有特殊含义的字符
+#### 3.3.2 特殊字符：有特殊含义的字符
 
 | 特别字符 | 描述                                                         |
 | :------- | :----------------------------------------------------------- |
@@ -44,7 +44,7 @@
 | {        | 标记限定符表达式的开始。要匹配 {，请使用 \{。                |
 | \|       | 指明两项之间的一个选择。要匹配 \|，请使用 \|。               |
 
-#### 限定符
+#### 3.3.3 限定符
 
 | 字符  | 描述                                                         |
 | :---- | :----------------------------------------------------------- |
@@ -55,7 +55,7 @@
 | {n,}  | n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如，'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o'，但能匹配 "foooood" 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。 |
 | {n,m} | m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
 
-## 具体代码实现以及讲解
+## 3.4 具体代码实现以及讲解
 
 首先我们来统计论文页数，也就是在`comments`字段中抽取pages和figures和个数，首先完成字段读取。
 
diff --git a/AcademicTrends/Task4 论文种类分类.md b/AcademicTrends/Task4 论文种类分类.md
index 6734b5f..0c1af27 100644
--- a/AcademicTrends/Task4 论文种类分类.md	
+++ b/AcademicTrends/Task4 论文种类分类.md	
@@ -1,12 +1,12 @@
 # 任务4：论文种类分类
 
-## 任务说明
+## 4.1 任务说明
 
 - 学习主题：论文分类（数据建模任务），利用已有数据建模，对新论文进行类别分类；
 - 学习内容：使用论文标题完成类别分类；
 - 学习成果：学会文本分类的基本方法、`TF-IDF`等；
 
-## 数据处理步骤
+## 4.2 数据处理步骤
 
 在原始arxiv论文中论文都有对应的类别，而论文类别是作者填写的。在本次任务中我们可以借助论文的标题和摘要完成：
 
@@ -14,7 +14,7 @@
 - 对论文类别进行处理；
 - 构建文本分类模型；
 
-## 文本分类思路
+## 4.3 文本分类思路
 
 - 思路1：TF-IDF+机器学习分类器
 
@@ -32,7 +32,7 @@ WordVec是进阶款的词向量，并通过构建深度学习分类完成分类
 
 Bert是高配款的词向量，具有强大的建模学习能力。
 
-## 具体代码实现以及讲解
+## 4.4 具体代码实现以及讲解
 
 为了方便大家入门文本分类，我们选择思路1和思路2给大家讲解。首先完成字段读取：
 
@@ -80,7 +80,7 @@ mlb = MultiLabelBinarizer()
 data_label = mlb.fit_transform(data['categories_big'].iloc[:])
 ```
 
-### 思路1
+### 4.4.1 思路1
 
 思路1使用TFIDF提取特征，限制最多4000个单词：
 
@@ -111,7 +111,7 @@ from sklearn.metrics import classification_report
 print(classification_report(y_test, clf.predict(x_test)))
 ```
 
-### 思路2
+### 4.4.2 思路2
 
 思路2使用深度学习模型，单词进行词嵌入然后训练。首先按照文本划分数据集：
 
diff --git a/AcademicTrends/Task5 作者信息关联.md b/AcademicTrends/Task5 作者信息关联.md
index a59aa9c..fb6d138 100644
--- a/AcademicTrends/Task5 作者信息关联.md	
+++ b/AcademicTrends/Task5 作者信息关联.md	
@@ -1,23 +1,23 @@
 # 任务5：作者信息关联
 
-## 任务说明
+## 5.1 任务说明
 
 - 学习主题：作者关联（数据建模任务），对论文作者关系进行建模，统计最常出现的作者关系；
 - 学习内容：构建作者关系图，挖掘作者关系
 - 学习成果：论文作者知识图谱、图关系挖掘
 
-## 数据处理步骤
+## 5.2 数据处理步骤
 
 将作者列表进行处理，并完成统计。具体步骤如下：
 
 - 将论文第一作者与其他作者（论文非第一作者）构建图；
 - 使用图算法统计图中作者与其他作者的联系；
 
-## 社交网络分析
+## 5.3 社交网络分析
 
 图是复杂网络研究中的一个重要概念。Graph是用**点**和**线**来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型。Graph在现实世界中随处可见，如交通运输图、旅游图、流程图等。利用图可以描述现实生活中的许多事物，如用点可以表示交叉口，点之间的连线表示路径，这样就可以轻而易举的描绘出一个交通运输网络。
 
-### 图类型
+### 5.3.1 图类型
 
 - 无向图，忽略了两节点间边的方向。
 
@@ -25,7 +25,7 @@
 
 - 多重无向图，即两个结点之间的边数多于一条，又允许顶点通过同一条边和自己关联。
 
-### 图统计指标
+### 5.3.2 图统计指标
 
 - 度：是指和该节点相关联的边的条数，又称关联度。对于有向图，节点的入度 是指进入该节点的边的条数；节点的出度是指从该节点出发的边的条数；
 
@@ -35,7 +35,7 @@
 
 对于其他图算法，可以在networkx和igraph两个库中找到。
 
-## 具体代码以及讲解
+## 5.4 具体代码以及讲解
 
 首先读取我们想要的数据：