pytorch roberta fill-mask es transformers license:other autotrain_compatible
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language: es
license: other
widget:
- text: "Procedencia de la extinción de dominio considerando que los bienes utilizados para cometer el <mask>, se realizó sin el conocimiento del propietario de los bienes."
- text: "En lo que respecta a la regulación dentro del derecho civil, la adopción homoparental consiste en que un <mask> pueda ser adoptado, y así, legalmente sea hijo de los dos miembros de una pareja compuesta por dos personas del mismo sexo aunque no es término válido en la mayoría de las legislaciones"

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# JurisBert

JurisBert, es una iniciativa de la **Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN) de México**,  nace en agosto del 2020, a propuesta de  la **Unidad General de Administración del Conocimiento Jurídico (UGACJ)**, para entrenar un Modelo del Lenguaje contextualizado al ámbito jurídico. Su principal objetivo es generar aplicaciones de **Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)** que coadyuven a la labor jurisdiccional del Alto Tribunal  mediante el aprovechamiento del conocimiento de la SCJN  plasmado en documentos no estructurados que generan las áreas jurisdiccionales.

En 2021, esta iniciativa tomó mayor relevancia con la llegada de la Reforma Judicial y el inicio de la undécima época del SJF, puesto que la creación de JurisBert tiene como objetivos principales la ayuda a la identificación del precedente y la creación de Plataformas de Recuperación de Información.

Como parte de la Transformación Digital impulsada por la SCJN, en razón de generar un esquema de “Gobierno Abierto” mediante la Colaboración e Innovación y en el contexto de la operación remota obligada por la contingencia sanitaria derivada del virus SARS COV 2, se pone a disposición de toda la comunidad esta innovación tecnológica pretendiendo con ello la retribución del conocimiento generado por el Alto Tribunal a la ciudadanía. 

Es su primer versión, JurisBert es un modelo del lenguaje basado en Transformadores, teniendo como base SpanBERTa
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("scjnugacj/jurisbert")
model = AutoModel.from_pretrained("scjnugacj/jurisbert")

```

```python
from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline(
    "fill-mask",
    model="scjnugacj/jurisbert",
    tokenizer="scjnugacj/jurisbert"
)

fill_mask("interés superior del  <mask>.")


[
  {
    "score": 0.941512405872345,
    "token": 3152,
    "token_str": " menor",
    "sequence": "interés superior del menor"
  },
  {
    "score": 0.046888645738363266,
    "token": 3337,
    "token_str": " niño",
    "sequence": "interés superior del niño"
  },
  {
    "score": 0.004166217986494303,
    "token": 9386,
    "token_str": " adolescente",
    "sequence": "interés superior del adolescente"
  },
  {
    "score": 0.0008063237182796001,
    "token": 4914,
    "token_str": " menores",
    "sequence": "interés superior del menores"
  },
  {
    "score": 0.0006806919700466096,
    "token": 48133,
    "token_str": " infante",
    "sequence": "interés superior del infante"
  }
]

```

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## Uso previsto

Este modelo fue creado con la finalidad de que cualquier persona o institución pueda crear herramientas de consulta de información jurídica del Estado Mexicano basados en modelos de lenguaje.
  


