Adds explanation of policies priority

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@@ -23,7 +23,7 @@ <h3>Menu</h3>
               <button onclick="window.location.href = '/tais/Tutoriais';" type="button" class="bt btn btn-default btn-block">Tutoriais Boilerplate</button>
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+              <button onclick="window.location.href = '/tais/tutorial-como-treinar-o-modelo';" type="button" class="bt btn btn-default btn-block"> Tutorial: Como Treinar o Modelo</button>
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docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md

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 layout: page
-permalink: /tutorial-como-o-modelo/
+permalink: /tutorial-como-treinar-o-modelo/
 title: Tutorial Como Treinar o Modelo
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@@ -15,6 +15,8 @@ Na arquitetura do *Rasa* as policies são aquelas que recebem as intenções do
 
 O *Rasa* possue várias policies implementadas e também suporte para construção de policy customizada. As que serão detalhadas neste documento são as **Keras Policy**, **Memoization Policy**, **Embedding Policy** e **Fallback Policy**.
 
+No arquivo `policies_config.yml`, ou `config.yml` é definido a sequência de prioridades das policies a ser executada. Normalmente, a **Memoization Policy** é a que tem maior prioridade, pois avalia se existe um storie seguindo exatamente a conversa intepretada, e a **Fallback Policy** é a que age se todas as outras não atingirem o nível de confiança adequado.
+
 ### Keras Policy
 
 Esta policy tem a rede neural implementada usando a biblioteca Python [Keras]https://keras.io). Formada por camadas utilizando o algoritmo **LSTM**.