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@@ -68,7 +68,7 @@ Este modelo está basado en XLM-RoBERTa y ha sido fine-tuned para realizar anál
 
 Este modelo puede ser utilizado para clasificar el sentimiento de textos en español en tres categorías: negativo, neutro y positivo.
 
-⁠ python
+⁠ ```python
 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
 import torch
 
@@ -88,9 +88,10 @@ def predict(text):
     return class_labels[predicted_class]
 
 # Ejemplo de uso
-texto = "Bregman presidente!"
+texto = "Vamos rusa!"
 sentimiento = predict(texto)
 print(f"El sentimiento del texto es: {sentimiento}")
+```
  ⁠
 
 ## Limitaciones