Update base_model.md

docs/base_model.md

@@ -7,11 +7,11 @@
     仅计算未加权的所有word2vec向量平均值表现得很好。
     3. 在使用GloVe时，停用词列表对于达到好的效果非常重要。利用TF-IDF加权没有帮助。
 
-![基准方法效果很好](./docs/base1.jpg)
+![基准方法效果很好](https://github.com/shibing624/text2vec/blob/master/docs/base1.jpg)
 
 
 - 词移距离（WMD）
 
 基于我们的结果，好像没有什么使用词移距离的必要了，因为上述方法表现得已经很好了。只有在STS-TEST数据集上，而且只有在有停止词列表的情况下，词移距离才能和简单基准方法一较高下。
 
-![词移距离的表现令人失望](./docs/move1.jpg)
+![词移距离的表现令人失望](https://github.com/shibing624/text2vec/blob/master/docs/move1.jpg)