[Docathon][Fix Doc Format No.36] fix sparse_embedding_cn (#7503)

* fix: tidy sparse_embedding_cn doc formatting

* fix sparse_embedding_cn v2

* fix is_test

* Update author email to new address

Author: L-CXQD

docs/api/paddle/static/nn/sparse_embedding_cn.rst

@@ -14,7 +14,7 @@ sparse_embedding
 输出的 Tensor 的 shape 是将输入 Tensor shape 的会在输出的 embedding 最后追加一维 emb_size。
 
 .. note::
-    input 中的 id 必须满足 ``0 =< id < size[0]``，否则程序会抛异常退出。
+    input 中的 id 必须满足 ``0 <= id < size[0]``，否则程序会抛异常退出。
 
 
 ::
@@ -59,13 +59,13 @@ sparse_embedding
 
 参数
 ::::::::
-    - **input** (Variable) - 存储 id 信息的 Tensor，数据类型必须为：int64，输入的 shape 最后一维须为 1。input 中的 id 必须满足 ``0 =< id < size[0]`` 。
+    - **input** (Variable) - 存储 id 信息的 Tensor，数据类型必须为：int64，输入的 shape 最后一维须为 1。input 中的 id 必须满足 ``0 <= id < size[0]`` 。
     - **size** (tuple|list) - embedding 矩阵的维度(vocab_size，emb_size)。必须包含两个元素，第一个元素为 vocab_size(词表大小)，第二个为 emb_size（embedding 层维度）。大规模稀疏场景下，参数规模初始为 0，会随着训练的进行逐步扩展，因此如果 vocab_size 暂时无用，其值可以为任意整数，emb_size 则为词嵌入权重参数的维度配置。
-    - **padding_idx** (int|long|None，可选) - padding_idx 需在区间 ``[-vocab_size, vocab_size)``，否则不生效，``padding_idx < 0`` 时，padding_idx 会被改成``vocab_size + padding_idx``，input 中等于 padding_index 的 id 对应的 embedding 信息会被设置为 0，且这部分填充数据在训练时将不会被更新。如果为 None，不作处理，默认为 None。
-    - **is_test** (bool，可选) -  表示训练/预测模式。在预测模式(is_test=False)下，遇到不存在的特征，不会初始化及创建，直接以 0 填充后返回。默认值为 False。
-    - **entry** (str，可选) - 准入策略配置，目前支持概率准入 ProbabilityEntry 和频次准入 CountFilterEntry。默认为 None。
-    - **table_class** (str，可选) - 稀疏表的类型，其值可以为 CommonSparseTable 和 SSDSparseTable。默认为 CommonSparseTable。
-    - **param_attr** (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr`。此外，可以通过 ``param_attr`` 参数加载用户自定义或预训练的词向量。只需将本地词向量转为 numpy 数据格式，且保证本地词向量的 shape 和 embedding 的 ``size`` 参数一致，然后使用 :ref:`cn_api_paddle_to_tensor` 进行初始化，即可实现加载自定义或预训练的词向量。
+    - **padding_idx** (int|long|None，可选) - padding_idx 需在区间 ``[-vocab_size, vocab_size)`` ，否则不生效， ``padding_idx < 0`` 时，padding_idx 会被改成 ``vocab_size + padding_idx`` ，input 中等于 padding_index 的 id 对应的 embedding 信息会被设置为 0，且这部分填充数据在训练时将不会被更新。如果为 None，不作处理，默认为 None。
+    - **is_test** (bool，可选) - 表示训练/预测模式。在预测模式(is_test=False)下，遇到不存在的特征，不会初始化及创建，会直接以 0 填充后返回。默认值为 False。
+    - **entry** (str，可选) - 准入策略配置，目前支持概率准入 ProbabilityEntry、频次准入 CountFilterEntry 和曝光点击准入 ShowClickEntry。默认为 None。
+    - **table_class** (str，可选) - 稀疏表的类型，其值可以为 CommonSparseTable、SSDSparseTable 和 MemorySparseTable。默认为 CommonSparseTable。
+    - **param_attr** (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为 None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。此外，可以通过 ``param_attr`` 参数加载用户自定义或预训练的词向量。只需将本地词向量转为 numpy 数据格式，且保证本地词向量的 shape 和 embedding 的 ``size`` 参数一致，然后使用 :ref:`cn_api_paddle_to_tensor` 进行初始化，即可实现加载自定义或预训练的词向量。
     - **dtype** (str) - 输出 Tensor 的数据类型，数据类型必须为：float32 或 float64，默认为 float32。
 
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