diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_coo_log.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_coo_log.rst
index a8e0897034c..f7b62306f2e 100755
--- a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_coo_log.rst
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_coo_log.rst
@@ -12,9 +12,6 @@ mindspore.ops.coo_log
 
         如果算子Log的输入值在(0，0.01]或[0.95，1.05]范围内，则输出精度可能会存在误差。
 
-    .. note::
-        Ascend上输入COOTensor的维度要小于等于8，CPU上输入COOTensor的维度要小于8。
-
     参数：
         - **x** (COOTensor) - 任意维度的输入COOTensor。该值必须大于0。
 
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_csr_log.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_csr_log.rst
index b1e9133f704..08249b94561 100755
--- a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_csr_log.rst
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_csr_log.rst
@@ -12,9 +12,6 @@ mindspore.ops.csr_log
 
         如果算子Log的输入值在(0，0.01]或[0.95，1.05]范围内，则输出精度可能会存在误差。
 
-    .. note::
-        Ascend上输入CSRTensor的维度要小于等于8，CPU上输入CSRTensor的维度要小于8。
-
     参数：
         - **x** (CSRTensor) - 任意维度的输入CSRTensor。该值必须大于0。
 
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_tensor_split.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_tensor_split.rst
index 2b4a957048e..4c7c8b6b7e8 100644
--- a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_tensor_split.rst
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_tensor_split.rst
@@ -8,8 +8,8 @@ mindspore.ops.tensor_split
     参数：
         - **x** (Tensor) - 待分割的Tensor。
         - **indices_or_sections** (Union[int, tuple(int), list(int)]) -
-            如果`indices_or_sections`是整数类型n，输入将沿`axis`轴分割成n份。如果输入沿着`axis`轴能被n整除，那么每个切片的大小相同为 :math:`input.size(axis) / n` 。如果不能被n整除，那么前 :math:`input.size(axis) % n` 个切片的大小为 :math:`input.size(axis) // n + 1` ，其余切片的大小为 :math:`input.size(axis) // n` 。
-            如果`indices_or_sections`是由int组成list或者tuple，那么输入将沿着`axis`轴在tuple或list中的索引处切分。例如：:math:`indices_or_sections=[2, 3]` 和 :math:`axis=0` 将得到切片 :math:`x[:2]` ， :math:`x[2:3]` ，和 :math:`x[3:]` .
+          如果`indices_or_sections`是整数类型n，输入将沿`axis`轴分割成n份。如果输入沿着`axis`轴能被n整除，那么每个切片的大小相同为 :math:`input.size(axis) / n` 。如果不能被n整除，那么前 :math:`input.size(axis) % n` 个切片的大小为 :math:`input.size(axis) // n + 1` ，其余切片的大小为 :math:`input.size(axis) // n` 。
+          如果`indices_or_sections`是由int组成list或者tuple，那么输入将沿着`axis`轴在tuple或list中的索引处切分。例如：:math:`indices_or_sections=[2, 3]` 和 :math:`axis=0` 将得到切片 :math:`x[:2]` ， :math:`x[2:3]` ，和 :math:`x[3:]` .
         - **axis** (int) - 指定分割轴。默认值：0。
 
     返回：
diff --git a/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets_text.py b/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets_text.py
index 8466e97db15..6f10e359234 100644
--- a/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets_text.py
+++ b/mindspore/python/mindspore/dataset/engine/datasets_text.py
@@ -1514,7 +1514,7 @@ class SST2Dataset(SourceDataset, TextBaseDataset):
             Default: None, will include all text.
         num_parallel_workers (int, optional): Number of workers to read the data.
             Default: None, number set in the mindspore.dataset.config.
-        shuffle (Union[bool, Shuffle level], optional): Perform reshuffling of the data every epoch.
+        shuffle (Union[bool, Shuffle], optional): Perform reshuffling of the data every epoch.
             Bool type and Shuffle enum are both supported to pass in. Default: `Shuffle.GLOBAL` .
             If shuffle is False, no shuffling will be performed;
             If shuffle is True, the behavior is the same as setting shuffle to be Shuffle.GLOBAL