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diff --git a/docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md b/docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md
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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.
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### Keras Policy
Esta policy tem a rede neural implementada usando a biblioteca Python [Keras]https://keras.io). Formada por camadas utilizando o algoritmo **LSTM**.