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@@ -52,15 +52,23 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
52
 
53
  ## Model description
54
 
55
- More information needed
56
 
57
  ## Intended uses & limitations
58
 
59
- More information needed
 
 
 
 
 
 
 
 
60
 
61
  ## Training and evaluation data
62
 
63
- More information needed
64
 
65
  ## Training procedure
66
 
@@ -85,7 +93,6 @@ The following hyperparameters were used during training:
85
  | 0.0119 | 4.0 | 4164 | 0.2023 | 0.8434 | 0.8525 | 0.8479 | 0.9695 |
86
  | 0.0084 | 5.0 | 5205 | 0.2009 | 0.8415 | 0.8564 | 0.8489 | 0.9704 |
87
 
88
-
89
  ### Framework versions
90
 
91
  - Transformers 4.41.1
 
52
 
53
  ## Model description
54
 
55
+ El modelo BETO (BERT para Español) es una variante de BERT entrenada específicamente para el idioma español. Este modelo ha sido afinado para la tarea de reconocimiento de entidades nombradas (NER) utilizando el conjunto de datos conll2002.
56
 
57
  ## Intended uses & limitations
58
 
59
+ ### Usos
60
+
61
+ - Reconocimiento de entidades nombradas (NER) en textos en español.
62
+ - Aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural donde se necesite identificar nombres de personas, lugares, organizaciones, etc.
63
+
64
+ ### Limitaciones
65
+
66
+ - El modelo puede no funcionar bien en textos fuera del dominio de los datos de entrenamiento (conll2002).
67
+ - Puede tener sesgos inherentes debido a los datos con los que fue preentrenado y afinado.
68
 
69
  ## Training and evaluation data
70
 
71
+ El modelo fue afinado y evaluado utilizando el conjunto de datos conll2002, que es un conjunto de datos estándar para tareas de reconocimiento de entidades nombradas en español.
72
 
73
  ## Training procedure
74
 
 
93
  | 0.0119 | 4.0 | 4164 | 0.2023 | 0.8434 | 0.8525 | 0.8479 | 0.9695 |
94
  | 0.0084 | 5.0 | 5205 | 0.2009 | 0.8415 | 0.8564 | 0.8489 | 0.9704 |
95
 
 
96
  ### Framework versions
97
 
98
  - Transformers 4.41.1