fix typeo in doc (#3576)

docs/pipeline_usage/tutorials/ocr_pipelines/formula_recognition.en.md

@@ -100,10 +100,13 @@ The formula recognition pipeline is designed to solve formula recognition tasks
 </tbody>
 </table>
 
-> ❗ The above list includes the <b>3 core models</b> that are key supported by the text recognition module. The module actually supports a total of <b>6 full models</b>, including several predefined models with different categories. The complete model list is as follows:
+> ❗ The above list includes the <b>3 core models</b> that are key supported by the layout detection module. The module actually supports a total of <b>6 full models</b>, including several predefined models with different categories. The complete model list is as follows:
 
 <details><summary> 👉 Details of Model List</summary>
 
+
+* <b>17-Class Layout Detection Model, including 17 common layout categories: Paragraph Title, Image, Text, Number, Abstract, Content, Figure Caption, Formula, Table, Table Caption, References, Document Title, Footnote, Header, Algorithm, Footer, and Stamp</b>
+
 <table>
 <thead>
 <tr>
@@ -142,7 +145,8 @@ The formula recognition pipeline is designed to solve formula recognition tasks
 </tr>
 </tbody></table>
 
-* <b>17-Class Area Detection Model, including 17 common layout categories: Paragraph Title, Image, Text, Number, Abstract, Content, Figure Caption, Formula, Table, Table Caption, References, Document Title, Footnote, Header, Algorithm, Footer, and Stamp</b>
+* <b>23-Class Layout Detection Model, including 23 common layout categories: Document Title, Section Title, Text, Page Number, Abstract, Table of Contents, References, Footnotes, Header, Footer, Algorithm, Formula, Formula Number, Image, Figure Caption, Table, Table Caption, Seal, Chart Caption, Chart, Header Image, Footer Image, Sidebar Text</b>
+
 <table>
 <thead>
 <tr>

docs/pipeline_usage/tutorials/ocr_pipelines/formula_recognition.md

@@ -99,11 +99,11 @@ comments: true
 </tbody>
 </table>
 
->❗ 以上列出的是文本识别模块重点支持的<b>3个核心模型</b>，该模块总共支持<b>6个全量模型</b>，包含多个预定义了不同类别的模型，完整的模型列表如下：
+>❗ 以上列出的是版面区域检测模块重点支持的<b>3个核心模型</b>，该模块总共支持<b>6个全量模型</b>，包含多个预定义了不同类别的模型，完整的模型列表如下：
 
 <details><summary> 👉模型列表详情</summary>
 
-* <b>17类区域检测模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章</b>
+* <b>17类版面区域检测模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章</b>
 <table>
 <thead>
 <tr>
@@ -144,7 +144,7 @@ comments: true
 </table>
 
 
-* <b>版面检测模型，包含23个常见的类别：文档标题、段落标题、文本、页码、摘要、目录、参考文献、脚注、页眉、页脚、算法、公式、公式编号、图像、图表标题、表格、表格标题、印章、图表标题、图表、页眉图像、页脚图像、侧栏文本</b>
+* <b>23类版面区域检测模型，包含23个常见的类别：文档标题、段落标题、文本、页码、摘要、目录、参考文献、脚注、页眉、页脚、算法、公式、公式编号、图像、图表标题、表格、表格标题、印章、图表标题、图表、页眉图像、页脚图像、侧栏文本</b>
 <table>
 <thead>
 <tr>

docs/practical_tutorials/formula_recognition_tutorial.md

@@ -102,11 +102,11 @@ PaddleX 提供了丰富的模型产线，模型产线由一个或多个模型组
 </tbody>
 </table>
 
->❗ 以上列出的是文本识别模块重点支持的<b>3个核心模型</b>，该模块总共支持<b>6个全量模型</b>，包含多个预定义了不同类别的模型，完整的模型列表如下：
+>❗ 以上列出的是版面区域检测模块重点支持的<b>3个核心模型</b>，该模块总共支持<b>6个全量模型</b>，包含多个预定义了不同类别的模型，完整的模型列表如下：
 
 <details><summary> 👉模型列表详情</summary>
 
-* <b>17类区域检测模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章</b>
+* <b>17类版面区域检测模型，包含17个版面常见类别，分别是：段落标题、图片、文本、数字、摘要、内容、图表标题、公式、表格、表格标题、参考文献、文档标题、脚注、页眉、算法、页脚、印章</b>
 <table>
 <thead>
 <tr>
@@ -147,7 +147,7 @@ PaddleX 提供了丰富的模型产线，模型产线由一个或多个模型组
 </table>
 
 
-* <b>公式识别模型，包含23个常见的类别：文档标题、段落标题、文本、页码、摘要、目录、参考文献、脚注、页眉、页脚、算法、公式、公式编号、图像、图表标题、表格、表格标题、印章、图表标题、图表、页眉图像、页脚图像、侧栏文本</b>
+* <b>23类版面区域检测模型，包含23个常见的类别：文档标题、段落标题、文本、页码、摘要、目录、参考文献、脚注、页眉、页脚、算法、公式、公式编号、图像、图表标题、表格、表格标题、印章、图表标题、图表、页眉图像、页脚图像、侧栏文本</b>
 <table>
 <thead>
 <tr>