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license: apache-2.0 |
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datasets: |
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- eriktks/conll2002 |
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language: |
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- es |
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metrics: |
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- f1 |
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library_name: transformers |
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tags: |
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- for-all-Audiences |
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# Model Card for LOS-MUCHACHOS |
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<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. --> |
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Este modelo es un modelo de clasificación de texto entrenado en el conjunto de datos CoNLL-2002 en español. Es útil para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER). |
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## Model Details |
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### Model Description |
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<!-- Provide a longer summary of what this model is. --> |
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Este modelo ha sido desarrollado para identificar y clasificar entidades nombradas (personas, ubicaciones, organizaciones, etc.) en texto en español. Se basa en la arquitectura [nombre del modelo base, por ejemplo, BERT, RoBERTa, etc.] y ha sido ajustado (fine-tuned) utilizando el conjunto de datos CoNLL-2002. |
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- **Developed by:** Aragangs.DEv |
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- **Shared by [optional]:** Raul de Piñeres |
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- **Model type:** [] |
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- **Language(s) (NLP):** Español (es) |
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- **License:** Apache 2.0 |
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- **Finetuned from model [optional]:** Modelo AranicoB |
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### Model Sources [optional] |
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<!-- Provide the basic links for the model. --> |
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- **Repository:** [[URL del repositorio](https://huggingface.co/KPOETA/bert-finetuned-ner-1)] |
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### Direct Use |
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<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. --> |
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El modelo puede ser utilizado directamente para la tarea de reconocimiento de entidades nombradas en textos en español, sin necesidad de ajuste adicional. |
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- https://huggingface.co/KPOETA/bert-finetuned-ner-1 |
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### Downstream Use [optional] |
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<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app --> |
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Puede ser ajustado para tareas específicas de NER en dominios particulares o integrado en sistemas más grandes que requieran identificación de entidades. |
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### Out-of-Scope Use |
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<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. --> |
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El modelo no es adecuado para tareas que no involucren el reconocimiento de entidades nombradas. No debe ser utilizado para generar texto sin control humano. |
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## Bias, Risks, and Limitations |
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<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. --> |
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El modelo puede tener sesgos inherentes en los datos de entrenamiento. Podría no reconocer entidades de manera precisa en dialectos o variaciones regionales del español. Los usuarios deben ser conscientes de estas limitaciones y evaluar los resultados críticamente. |
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### Recommendations |
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<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. --> |
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Los usuarios deben revisar los resultados para posibles sesgos y errores, especialmente cuando se utiliza en contextos críticos. Se recomienda un ajuste adicional con datos específicos del dominio para mejorar el rendimiento. |
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## How to Get Started with the Model |
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Use el siguiente código para comenzar a utilizar el modelo: |
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```python |
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# Load model directly |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("KPOETA/bert-finetuned-ner-1") |
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model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("KPOETA/bert-finetuned-ner-1") |
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## Test the model |
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text = "El presidente de Francia, Emmanuel Macron, visitará Estados Unidos la próxima semana." |
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inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") |
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outputs = model(**inputs) |
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