somosnlp
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bertin_base_climate_detection_spa

@@ -96,7 +96,7 @@ print(inference_fun(input_text))
 ## Detalles del entrenamiento:
 ### Datos de entrenamiento:
 Los datos del entrenamiento fueron obtenidos del dataset [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection).
-Los datos de entrenamiento representan alrededor de un 70% de los datos totales del dataset.
 Las etiquetas estan representadas de la siguiente forma:
@@ -104,14 +104,15 @@ Etiquetas 1s
 1000   -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales sobre el tema.
-1000   -  datos sobre opiniones diversas, en su mayorias textos cortos.
 Etiquetas 0s
 300    -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales no relacionados al tema.
-1700   -  datos sobre noticias de temas diversos no relacionados al tema.
 ### Speeds, Sizes, Times
 El modelo fue entrenado en 2 epocas con una duración total de 14.22 minutos de entrenamiento, 'train_runtime': 853.6759.
@@ -137,7 +138,7 @@ The following hyperparameters were used during training:
 ## Detalles de la evaluación
 Los datos de evaluación fueron obtenidos del dataset [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection).
-Los datos de evaluación representan alrededor de un 30% de los datos totales del dataset.
 Las etiquetas estan representadas de la siguiente forma:
@@ -145,13 +146,15 @@ Etiquetas 1s
 320    -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales sobre el tema.
-520    -  datos sobre opiniones diversas, en su mayorias textos cortos.
 Etiquetas 0s
 80     -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales no relacionados al tema.
-760    -  datos sobre noticias de temas diversos no relacionados al tema.
 **El modelo actual logra  los siguientes resultados en el set de evaluación:**

 ## Detalles del entrenamiento:
 ### Datos de entrenamiento:
 Los datos del entrenamiento fueron obtenidos del dataset [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection).
+Los datos de entrenamiento representan alrededor de un 79% de los datos totales del dataset.
 Las etiquetas estan representadas de la siguiente forma:
 1000   -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales sobre el tema.
+600    -  datos sobre opiniones diversas, en su mayorias textos cortos.
 Etiquetas 0s
 300    -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales no relacionados al tema.
+500   -  datos sobre noticias de temas diversos no relacionados al tema.
+500   -  datos sobre opiniones de temas diversos no relacionados al tema.
 ### Speeds, Sizes, Times
 El modelo fue entrenado en 2 epocas con una duración total de 14.22 minutos de entrenamiento, 'train_runtime': 853.6759.
 ## Detalles de la evaluación
 Los datos de evaluación fueron obtenidos del dataset [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection).
+Los datos de evaluación representan alrededor de un 21% de los datos totales del dataset.
 Las etiquetas estan representadas de la siguiente forma:
 320    -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales sobre el tema.
+160    -  datos sobre opiniones diversas, en su mayorias textos cortos.
 Etiquetas 0s
 80     -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales no relacionados al tema.
+120    -  datos sobre noticias de temas diversos no relacionados al tema.
+100    -  datos sobre opiniones de temas diversos no relacionados al tema.
 **El modelo actual logra  los siguientes resultados en el set de evaluación:**