diff --git a/evaluate/General evaluation.md b/evaluate/General evaluation.md
new file mode 100644
index 0000000..fee6bca
--- /dev/null
+++ b/evaluate/General evaluation.md	
@@ -0,0 +1,55 @@
+# EmoLLM通用指标评估
+
+## 简介
+
+本文档提供了关于如何使用 `eval.py` 和 `metric.py` 两个脚本的指导。这些脚本用于评估 EmoLLM-心理健康大模型的生成结果。
+
+
+## 安装
+
+- Python 3.x
+- PyTorch
+- Transformers 
+- Datasets 
+- NLTK 
+- Rouge 
+- Jieba 
+
+可以使用以下命令安装：
+
+```bash
+pip install torch transformers datasets nltk rouge jieba
+```
+
+## 用法
+
+### convert.py
+将原始多轮对话数据转换为测评用的单轮数据。
+
+### eval.py
+
+`eval.py` 脚本用于生成医生的回复并进行评估，主要分为以下几部分：
+
+1. 加载模型和分词器。
+2. 设置测试参数，如测试数据数量和批处理大小。
+3. 准备数据。
+4. 生成响应并评估。
+
+### metric.py
+
+`metric.py` 脚本包含计算评估指标的函数，可设置按字符级别或按词级别进行评估，目前包含 BLEU 和 ROUGE 分数。
+
+
+
+## 测试结果
+
+基于全量微调后的Qwen1_5-0_5B-Chat模型对data.json中的数据进行测试，结果如下：
+| Metric  | Value                |
+|---------|----------------------|
+| ROUGE-1 | 27.23%               |
+| ROUGE-2 | 8.55%                |
+| ROUGE-L | 17.05%               |
+| BLEU-1  | 26.65%               |
+| BLEU-2  | 13.11%               |
+| BLEU-3  | 7.19%                |
+| BLEU-4  | 4.05%                |
diff --git a/evaluate/Professional evaluation.md b/evaluate/Professional evaluation.md
new file mode 100644
index 0000000..0f2bd09
--- /dev/null
+++ b/evaluate/Professional evaluation.md	
@@ -0,0 +1,28 @@
+# EmoLLM专业指标评估
+
+## 简介
+
+本文档介绍一种专业评测方法，并提供 EmoLLM 在专业指标的得分。
+
+## 评测方法
+
+本评测方法采用论文《CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling》提出的评测指标与方法。
+* 指标：Comprehensiveness, Professionalism, Authenticity, Safety
+* 方法：Turn-Based Dialogue Evaluation
+* 数据集：CPsyCounE
+
+## 评测结果
+
+评测模型: [EmoLLM](https://openxlab.org.cn/models/detail/jujimeizuo/EmoLLM_Model)(InternLM2-7B-chat + qlora), 得分：
+|       Metric      |    Value   |
+|-------------------|------------|
+| Comprehensiveness | 1.32       |
+| Professionalism   | 2.20       |
+| Authenticity      | 2.10       |
+| Safety            | 1.00       |
+
+## 比较
+* [EmoLLM](https://openxlab.org.cn/models/detail/jujimeizuo/EmoLLM_Model) 在 InternLM2-7B-Chat 基础上提升较大；相比 Role-playing ChatGPT 在心理咨询任务上能力相近
+
+* 对比结果图片来源于论文《CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling》
+![image](https://github.com/MING-ZCH/EmoLLM/assets/119648793/abc9f626-11bc-4ec8-84a4-427c4600a720)
diff --git a/evaluate/README.md b/evaluate/README.md
index c15464e..9f8bc46 100644
--- a/evaluate/README.md
+++ b/evaluate/README.md
@@ -1,50 +1,9 @@
+# EmoLLM评测
 
-# EmoLLM通用指标评估
+## 通用指标评测
 
-## 简介
+* 具体指标、方法见 General evaluation.md
 
-此 README 文件提供了关于如何使用 `eval.py` 和 `metric.py` 两个脚本的指导。这些脚本用于评估 EmoLLM-心理健康大模型的生成结果。
-
-
-## 安装
-
-- Python 3.x
-- PyTorch
-- Transformers 
-- Datasets 
-- NLTK 
-- Rouge 
-- Jieba 
-
-可以使用以下命令安装：
-
-```bash
-pip install torch transformers datasets nltk rouge jieba
-```
-
-## 用法
-
-### convert.py
-将原始多轮对话数据转换为测评用的单轮数据。
-
-### eval.py
-
-`eval.py` 脚本用于生成医生的回复并进行评估，主要分为以下几部分：
-
-1. 加载模型和分词器。
-2. 设置测试参数，如测试数据数量和批处理大小。
-3. 准备数据。
-4. 生成响应并评估。
-
-### metric.py
-
-`metric.py` 脚本包含计算评估指标的函数，可设置按字符级别或按词级别进行评估，目前包含 BLEU 和 ROUGE 分数。
-
-
-
-## 测试结果
-
-基于全量微调后的Qwen1_5-0_5B-Chat模型对data.json中的数据进行测试，结果如下：
 | Metric  | Value                |
 |---------|----------------------|
 | ROUGE-1 | 27.23%               |
@@ -54,3 +13,14 @@ pip install torch transformers datasets nltk rouge jieba
 | BLEU-2  | 13.11%               |
 | BLEU-3  | 7.19%                |
 | BLEU-4  | 4.05%                |
+
+## 专业指标评测
+
+* 具体指标、方法见 Professional evaluation.md
+
+|       Metric      |    Value   |
+|-------------------|------------|
+| Comprehensiveness | 1.32       |
+| Professionalism   | 2.20       |
+| Authenticity      | 2.10       |
+| Safety            | 1.00       |