readme: ---
  license: cc-by-nc-4.0
  language: es
  widget:
  - text: "ADOPCIÓN. EL INTERÉS SUPERIOR DEL MENOR DE EDAD SE BASA EN LA IDONEIDAD DE LOS ADOPTANTES, DENTRO DE LA CUAL SON IRRELEVANTES EL TIPO DE FAMILIA AL QUE AQUÉL SERÁ INTEGRADO, ASÍ COMO LA ORIENTACIÓN SEXUAL O EL ESTADO CIVIL DE ÉSTOS."
  
  ---
  ## Descripción del modelo
  hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh, es un modelo de clasificación de texto entrenado en un corpus de datos en español de manera supervisada. 
  Este modelo fue entrenado con [scjnugacj/jurisbert](https://huggingface.co/scjnugacj/jurisbert) un modelo de enmascaramiento preentrenado con un corpus jurídico en español.
  Por lo tanto, nuestro jurisbert-clas-art-convencion-interamericana-dh toma un texto ingresado y predice en que categoría de los 30 artículos de la Convención Americana de Derechos Humanos pertenece.
  
  ## Usos previstos y limitaciones
  Puede usar el modelo para obtener los artículos de la Convención Americana de Derechos Humanos que tengan más relación al texto que está introduciendo. 
  Tenga en cuenta que este modelo está destinado principalmente a ajustarse en tareas de clasificación, cuando quiera obtener principalmente que artículos tienen mayor relación a su tema en cuestión.
  
  ## Cómo utilizar
  ```python 
  #Para instalar SimpleTransformers:
  pip install simpletransformers
  from simpletransformers.classification import ClassificationModel
  # Creando un ClassificationModel
  model = ClassificationModel(
      "roberta", "hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh", use_cuda=True)
  predecir = ["adoptar a un niño"]
  predictions, raw_outputs = model.predict(predecir)
  predictions
  ```
  
  ## Datos de entrenamiento
  El modelo hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-interamericana-dh se entrenó previamente en un conjunto de datos que consta de 6,089 textos con su etiquetado a diferentes 30 tipos de artículos.
  
  ## Procedimiento de entrenamiento
  Los textos se transforman utilizando SimpleTransformers en el que se entrenó una época con modelo base Roberta y modelo especifico Jurisbert el cual es un modelo de enmascaramiento con corpus jurídico en español.
  
  ## Variables y métricas
  Para entrenar se usaron el 90% (5,480) de nuestros datos, al hacer la evaluación:
  Train: 5,480
  Test: 609
  
  ## Resultados de evaluación
  
  |   | precision   | recall     | f1-score   | support  |
  |---|---|---|---|---|
  | accuracy    |   |   |0.75   | 609  |
  | macro avg | 0.69  |0.64   |0.64   | 609  |
  | weighted avg | 0.76   | 0.75  |0.74    | 609  |
  
  Accuracy: 0.7504105
  
  ## Equipo
  El equipo esta conformado por @gpalomeque @aureliopvs @cecilimacias @giomadariaga @cattsytabla