diff --git a/bot/nlp/sentencedetect.go b/bot/nlp/sentencedetect.go
index 8c068e2..684e2a3 100644
--- a/bot/nlp/sentencedetect.go
+++ b/bot/nlp/sentencedetect.go
@@ -2,6 +2,7 @@ package nlp
 
 import (
 	"strings"
+	"unicode"
 
 	"github.com/tal-tech/go-zero/core/lang"
 )
@@ -20,6 +21,11 @@ var (
 )
 
 func IsQuestion(sentence string) bool {
+	// we don't check whether question or not in English
+	if isAscii(sentence) {
+		return false
+	}
+
 	chars := []rune(strings.TrimSpace(sentence))
 	if len(chars) == 0 {
 		return false
@@ -37,3 +43,13 @@ func IsQuestion(sentence string) bool {
 
 	return false
 }
+
+func isAscii(s string) bool {
+	for i := 0; i < len(s); i++ {
+		if s[i] > unicode.MaxASCII {
+			return false
+		}
+	}
+
+	return true
+}
diff --git a/readme-cn.md b/readme-cn.md
new file mode 100644
index 0000000..3bdf111
--- /dev/null
+++ b/readme-cn.md
@@ -0,0 +1,73 @@
+# chatbot
+
+[English](readme.md) | 简体中文
+
+## 项目说明
+
+`chatbot` 是一个通过已知对话数据集快速生成回答的 Go 问答引擎。比 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot) 快非常多，我们在1.2亿对话上的对比结果是：[ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot) 回答需要21秒，chatbot 只需要18毫秒。
+
+* bot
+
+  问答引擎
+
+* cli
+  
+  * train
+  
+    训练给定的问答数据并生成 `.gob` 文件
+  
+    * `-d` 读取指定目录下所有 `json` 和 `yaml` 语料文件
+    * `-i` 读取指定的 `json` 或 `yaml` 语料文件，多个文件用逗号分割
+    * `-o` 指定输出的 `.gob` 文件
+    * `-m` 定时打印内存使用情况
+  
+  * ask
+  
+    一个示例的问答命令行工具
+  
+    * `-v` verbose
+    * `-c` 训练好的 `.gob` 文件
+    * `-t` 数据几个可能的答案
+
+## 数据格式
+
+数据格式可以通过 `yaml` 或者 `json` 文件提供，参考 `https://github.com/kevwan/chatterbot-corpus` 里的格式。大致如下：
+
+```yaml
+categories:
+- AI
+conversations:
+- - 什么是ai
+  - 人工智能是工程和科学的分支,致力于构建具有思维的机器。
+- - 你是什么语言编写的
+  - Python
+- - 你听起来像机器
+  - 是的,我受到造物者的启发
+- - 你是一个人工智能
+  - 那是我的名字。
+```
+
+## 问答示例
+
+```text
+user: 在吗？
+bot: 在
+user: 在干嘛呢？
+bot: 看电视
+user: 看啥电视呀
+bot: 活色生香
+user: 很好看吗？
+bot: 特搞笑
+user: 你在哪里呀？
+bot: 家里
+user: 家里就你一个人嘛？
+bot: 我喜欢一个人玩
+user: 那我过来找你？
+bot: 不可以，乖乖上班去
+```
+
+## 致谢
+
+ChatterBot - https://github.com/gunthercox/ChatterBot
+
+最早我是使用 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot).的，但由于回答太慢，所有后来只能自己实现了，感谢 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot)，非常棒的项目！
diff --git a/readme-en.md b/readme-en.md
deleted file mode 100644
index 27fc6e6..0000000
--- a/readme-en.md
+++ /dev/null
@@ -1,20 +0,0 @@
-# chatbot
-
-English | [简体中文](readme.md)
-
-A fast responsive chatter bot written in Go.
-
-* cli
-  * train
-
-    train conversations into corpus format, `.gob` files.
-
-  * ask
-
-    a client tool to chat
-
-    * `-v` verbose mode
-    * `-c` the trained corpus file
-
-Thanks to [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot).
-
diff --git a/readme.md b/readme.md
index 5af915c..de5b676 100644
--- a/readme.md
+++ b/readme.md
@@ -1,73 +1,67 @@
 # chatbot
 
-[English](readme-en.md) | 简体中文
+English | [简体中文](readme-cn.md)
 
-## 项目说明
+`chatbot` is a conversational dialog engine build in Go which makes it possible to generate responses based on collections of known conversations. The language independent design of `chatbot` allows it to be trained to speak any language. It’s much faster than `ChatterBot`, our benchmark on 120 million conversations：
 
-`chatbot` 是一个通过已知对话数据集快速生成回答的 Go 问答引擎。比 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot) 快非常多，我们在1.2亿对话上的对比结果是：[ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot) 回答需要21秒，chatbot 只需要18毫秒。
+- ChatterBot takes 21s to answer
+- chatbot takes 18ms to answer
+
+## Project layout and command line tools
 
 * bot
 
-  问答引擎
+  Conversational dialog engine
 
 * cli
-  
+
   * train
-  
-    训练给定的问答数据并生成 `.gob` 文件
-  
-    * `-d` 读取指定目录下所有 `json` 和 `yaml` 语料文件
-    * `-i` 读取指定的 `json` 或 `yaml` 语料文件，多个文件用逗号分割
-    * `-o` 指定输出的 `.gob` 文件
-    * `-m` 定时打印内存使用情况
-  
+
+    Train the given conversation data and generate corpus format file `.gob`
+
+    * `-d` reads all `json` and `yaml` corpus files in the specified directory
+    * `-i` read the specified `json` or `yaml` corpus files, splitting multiple files by commas
+    * `-o` specify the output `.gob` file
+    * `-m` print memory usage at regular intervals
+
   * ask
-  
-    一个示例的问答命令行工具
-  
+
+    An example question and answer command line tool
+
     * `-v` verbose
-    * `-c` 训练好的 `.gob` 文件
-    * `-t` 数据几个可能的答案
+    * `-c` trained `.gob` file
+    * `-t` data for several possible answers
 
-## 数据格式
+## Data format
 
-数据格式可以通过 `yaml` 或者 `json` 文件提供，参考 `https://github.com/kevwan/chatterbot-corpus` 里的格式。大致如下：
+The data format can be provided via `yaml` or `json` files, refer to the format in `https://github.com/kevwan/chatterbot-corpus`. Roughly, it is as follows.
 
 ```yaml
 categories:
 - AI
+- artificial intelligence
 conversations:
-- - 什么是ai
-  - 人工智能是工程和科学的分支,致力于构建具有思维的机器。
-- - 你是什么语言编写的
-  - Python
-- - 你听起来像机器
-  - 是的,我受到造物者的启发
-- - 你是一个人工智能
-  - 那是我的名字。
+- - What is AI?
+  - Artificial Intelligence is the branch of engineering and science devoted to constructing machines that think.
+- - Are you sentient?
+  - Sort of.
 ```
 
-## 问答示例
+## Example of a question and answer
 
 ```text
-user: 在吗？
-bot: 在
-user: 在干嘛呢？
-bot: 看电视
-user: 看啥电视呀
-bot: 活色生香
-user: 很好看吗？
-bot: 特搞笑
-user: 你在哪里呀？
-bot: 家里
-user: 家里就你一个人嘛？
-bot: 我喜欢一个人玩
-user: 那我过来找你？
-bot: 不可以，乖乖上班去
+user: how are you?
+bot: I am doing well, how about you?
+user: I'm doing well, thanks!
+bot: That is good to hear
 ```
 
-## 致谢
+## Acknowledgements
+
+go-zero - https://github.com/zeromicro/go-zero
+
+The `MapReduce` implementation of `go-zero in `core/mr` package gives `chatbot` a huge performance boost!
 
 ChatterBot - https://github.com/gunthercox/ChatterBot
 
-最早我是使用 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot).的，但由于回答太慢，所有后来只能自己实现了，感谢 [ChatterBot](https://github.com/gunthercox/ChatterBot)，非常棒的项目！
+I was using `ChatterBot` at first, but it responds too slow, so I decided to implement it myself. Thanks to ChatterBot, great project!
\ No newline at end of file