diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_scatter_mul.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_scatter_mul.rst
index 42e680fd3d9..293905f3504 100644
--- a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_scatter_mul.rst
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_scatter_mul.rst
@@ -12,18 +12,15 @@ mindspore.ops.scatter_mul
 
     输入的 `input_x` 和 `updates` 遵循隐式类型转换规则，以确保数据类型一致。如果数据类型不同，则低精度数据类型将转换为高精度的数据类型。当参数的数据类型需要转换时，则会抛出RuntimeError异常。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **input_x** (Parameter) - ScatterMul的输入，任意维度的Parameter。
+        - **indices** (Tensor) - 指定相乘操作的索引，数据类型必须为mindspore.int32。
+        - **updates** (Tensor) - 指定与 `input_x` 相乘的Tensor，数据类型与 `input_x` 相同，shape为 `indices.shape + x.shape[1:]` 。
 
-    - **input_x** (Parameter) - ScatterMul的输入，任意维度的Parameter。
-    - **indices** (Tensor) - 指定相乘操作的索引，数据类型必须为mindspore.int32。
-    - **updates** (Tensor) - 指定与 `input_x` 相乘的Tensor，数据类型与 `input_x` 相同，shape为 `indices.shape + x.shape[1:]` 。
+    返回：
+        Tensor，更新后的 `input_x` ，shape和类型与 `input_x` 相同。
 
-    **返回：**
-
-    Tensor，更新后的 `input_x` ，shape和类型与 `input_x` 相同。
-
-    **异常：**
-
-    - **TypeError** - `indices` 不是int32。
-    - **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + x.shape[1:]` 。
-    - **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
\ No newline at end of file
+    异常：
+        - **TypeError** - `indices` 不是int32。
+        - **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + x.shape[1:]` 。
+        - **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_top_k.rst b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_top_k.rst
index a08d990e8ba..cbd36843552 100644
--- a/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_top_k.rst
+++ b/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_top_k.rst
@@ -17,22 +17,19 @@ mindspore.ops.top_k
 
     如果两个比较的元素相同，则优先返回索引值较小的元素。
 
-    **参数：**
+    参数：
+        - **input_x** (Tensor) - 需计算的输入，数据类型必须为float16、float32或int32。
+        - **k** (int) - 指定计算最大元素的数量，需要是常量。
+        - **sorted** (bool, optional) - 如果为True，则获取的元素将按值降序排序。默认值：True。
 
-    - **input_x** (Tensor) - 需计算的输入，数据类型必须为float16、float32或int32。
-    - **k** (int) - 指定计算最大元素的数量，需要是常量。
-    - **sorted** (bool, optional) - 如果为True，则获取的元素将按值降序排序。默认值：True。
+    返回：
+        2个Tensor组成的tuple， `values` 和 `indices` 。
 
-    **返回：**
+        - **values** (Tensor) - 最后一个维度的每个切片中的 `k` 最大元素。
+        - **indices** (Tensor) - `k` 最大元素的对应索引。
 
-    2个Tensor组成的tuple， `values` 和 `indices` 。
-
-    - **values** (Tensor) - 最后一个维度的每个切片中的 `k` 最大元素。
-    - **indices** (Tensor) - `k` 最大元素的对应索引。
-
-    **异常：**
-
-    - **TypeError** - 如果 `sorted` 不是bool。
-    - **TypeError** - 如果 `input_x` 不是Tensor。
-    - **TypeError** - 如果 `k` 不是int。
-    - **TypeError** - 如果 `input_x` 的数据类型不是以下之一：float16、float32或int32。
\ No newline at end of file
+    异常：
+        - **TypeError** - 如果 `sorted` 不是bool。
+        - **TypeError** - 如果 `input_x` 不是Tensor。
+        - **TypeError** - 如果 `k` 不是int。
+        - **TypeError** - 如果 `input_x` 的数据类型不是以下之一：float16、float32或int32。
\ No newline at end of file