diff --git a/docs/user/guide.rst b/docs/user/guide.rst
index 28f35a1..4e7d56d 100644
--- a/docs/user/guide.rst
+++ b/docs/user/guide.rst
@@ -21,7 +21,7 @@ DAWG_ вместо `DAWG-Python`_), что позволит pymorphy2 работ
 
 ::
 
-    pip install -U pymorphy2-dicts
+    pip install -U pymorphy2-dicts-ru
 
 Для установки требуются более-менее современные версии pip и setuptools.
 
@@ -47,12 +47,12 @@ DAWG_ вместо `DAWG-Python`_), что позволит pymorphy2 работ
     >>> morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()
 
 Экземпляры класса :class:`MorphAnalyzer` обычно занимают порядка
-10-15Мб оперативной памяти (т.к. загружают в память словари, данные
+15Мб оперативной памяти (т.к. загружают в память словари, данные
 для предсказателя и т.д.); старайтесь организовать свой код так,
 чтобы создавать экземпляр :class:`MorphAnalyzer` заранее и работать
 с этим единственным экземпляром в дальнейшем.
 
-С помощью метода :meth:`MorphAnalyzer.parse` можно разобрать слово::
+С помощью метода :meth:`MorphAnalyzer.parse` можно разобрать отдельное слово::
 
     >>> morph.parse('стали')
     [Parse(word='стали', tag=OpencorporaTag('VERB,perf,intr plur,past,indc'), normal_form='стать', score=0.983766, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'стали', 884, 4),)),
@@ -216,18 +216,25 @@ pymorphy2 выкидывает исключение, если встречает
     >>> morph.cyr2lat('СУЩ,од,мр мн,тв')
     'NOUN,anim,masc plur,ablt'
 
+.. _inflection:
+
 Склонение слов
 --------------
 
 pymorphy2 умеет склонять (ставить в какую-то другую форму) слова.
-Чтобы просклонять слово, его нужно сначала разобрать - понять, в какой
-форме оно стоит в настоящий момент и какая у него :term:`лексема`::
+Чтобы просклонять слово, нужно сначала понять, в какой форме оно
+стоит в настоящий момент и какая у него :term:`лексема`.
+Другими словами, нужно сперва разобрать слово и выбрать из предложенных
+вариантов разбора правильный.
+
+Для примера разберем слово "бутявка" и возьмем первый вариант разбора::
 
     >>> butyavka = morph.parse('бутявка')[0]
     >>> butyavka
     Parse(word='бутявка', tag=OpencorporaTag('NOUN,inan,femn sing,nomn'), normal_form='бутявка', score=1.0, methods_stack=((<DictionaryAnalyzer>, 'явка', 8, 0), (<UnknownPrefixAnalyzer>, 'бут')))
 
-Для склонения используйте метод :meth:`Parse.inflect`::
+Получив объект :class:`~.Parse`, можно просклонять слово, используя
+его метод :meth:`Parse.inflect`::
 
     >>> butyavka.inflect({'gent'})  # нет кого? (родительный падеж)
     Out[13]:
@@ -257,8 +264,10 @@ pymorphy2 умеет склонять (ставить в какую-то дру
 Постановка слов в начальную форму
 ---------------------------------
 
-Как уже было написано, нормальную (начальную) форму слова можно получить
-через атрибуты :attr:`Parse.normal_form` и :attr:`Parse.normalized`.
+Нормальную (начальную) форму слова можно получить через атрибуты
+:attr:`Parse.normal_form` и :attr:`Parse.normalized`. Чтоб получить
+объект :class:`~.Parse`, нужно сперва разобрать слово и выбрать правильный
+вариант разбора из предложенных.
 
 Но что считается за нормальную форму? Например, возьмем слово "думающим".
 Иногда мы захотим нормализовать его в "думать", иногда - в "думающий",
@@ -296,6 +305,8 @@ pymorphy2 сейчас использует алгоритм нахождени
     >>> butyavka.make_agree_with_number(5).word
     'бутявок'
 
+.. _select-correct:
+
 Выбор правильного разбора
 -------------------------
 
@@ -318,7 +329,7 @@ score - это оценка P(tag|word), оценка вероятности т
 вычисляется условная вероятность тега (с исползованием сглаживания Лапласа).
 
 На данный момент оценки P(tag|word) на основе OpenCorpora есть
-примерно для 15 тыс. слов (исходя из примерно 110тыс. наблюдений).
+примерно для 20 тыс. слов (исходя из примерно 250тыс. наблюдений).
 Для тех слов, для которых такой оценки нет, вероятность P(tag|word) либо
 считается равномерной (для словарных слов), либо оценивается на основе
 эмпирических правил (для несловарных слов).