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@@ -0,0 +1,119 @@
+---
+language: es
+tags:
+  - sentiment-analysis
+  - text-classification
+  - spanish
+  - xlm-roberta
+license: mit
+datasets:
+  - custom
+metrics:
+  - accuracy
+  - f1
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-classification
+widget:
+  - text: "Vamos pato!"
+    example_title: "Ejemplo positivo"
+  - text: "el otro día pensaba eso"
+    example_title: "Ejemplo neutro"
+  - text: "No puede ser presidente"
+    example_title: "Ejemplo negativo"
+model-index:
+  - name: bert-bullruch
+    results:
+      - task:
+          type: text-classification
+          name: Sentiment Analysis
+        dataset:
+          name: Custom Spanish Sentiment Dataset
+          type: custom
+        metrics:
+          - type: accuracy
+            value: 0.677
+          - type: f1
+            value: 0.664
+architectures:
+  - XLMRobertaForSequenceClassification
+transformers_version: "4.41.2"
+base_model: cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment
+inference:
+  parameters:
+    temperature: 1.0
+    max_length: 512
+    num_return_sequences: 1
+---
+
+# BERT- Bullrich - Modelo de Análisis de Sentimientos en Español
+
+Este modelo está basado en XLM-RoBERTa y ha sido fine-tuned para realizar análisis de sentimientos en textos en español en comentarios sobre la candidata en redes sociales durante el primer debate presidencial de Argentina en 2023.
+
+## Rendimiento del Modelo
+
+•⁠  ⁠*Accuracy*: 0.677
+•⁠  ⁠*F1 Score*: 0.664
+•⁠  ⁠*Precision*: 0.652
+•⁠  ⁠*Recall*: 0.677
+
+### Métricas por Clase
+
+| Clase    | Precision | Recall | F1-Score | Support |
+|----------|-----------|--------|----------|---------|
+| Negativo | 0.8718    | 0.7234 | 0.7907   | 47      |
+| Neutro   | 0.0000    | 0.0000 | 0.0000   | 3       |
+| Positivo | 0.6000    | 0.8750 | 0.7119   | 24      |
+
+## Uso del Modelo
+
+Este modelo puede ser utilizado para clasificar el sentimiento de textos en español en tres categorías: negativo, neutro y positivo.
+
+⁠ python
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+import torch
+
+model_name = "nmarinnn/bert-bullrich"
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+def predict(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+    
+    probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
+    predicted_class = torch.argmax(probabilities, dim=-1).item()
+    
+    class_labels = {0: "negativo", 1: "neutro", 2: "positivo"}
+    return class_labels[predicted_class]
+
+# Ejemplo de uso
+texto = "Vamos pato!"
+sentimiento = predict(texto)
+print(f"El sentimiento del texto es: {sentimiento}")
+ ⁠
+
+## Limitaciones
+
+•⁠  ⁠El modelo muestra un rendimiento bajo en la clase "neutro", posiblemente debido a un desbalance en el dataset de entrenamiento.
+•⁠  ⁠Se recomienda precaución al interpretar resultados para textos muy cortos o ambiguos.
+
+## Información de Entrenamiento
+
+•⁠  ⁠*Épocas*: 2
+•⁠  ⁠*Pasos de entrenamiento*: 148
+•⁠  ⁠*Pérdida de entrenamiento*: 0.6209
+
+## Cita
+
+Si utilizas este modelo en tu investigación, por favor cita:
+
+
+@misc{marinnn2023bertbullrich,
+  author = {Marin, Natalia},
+  title = {BERT Bregman - Modelo de Análisis de Sentimientos en Español},
+  year = {2023},
+  publisher = {HuggingFace},
+  journal = {HuggingFace Model Hub},
+  howpublished = {\url{https://huggingface.co/nmarinnn/bert-bregman}}
+}