pytorch tensorboard roberta text-classification es transformers license:cc-by-nc-4.0
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license: cc-by-nc-4.0
language: es
widget:
- text: "A los 4 Civiles de Rosarito se les acusó de cometer varios delitos federales en flagrancia, aunque se ha comprobado que no fueron detenidos en el lugar en el que los militares señalaron en su parte informativo. Las cuatro personas refieren que el 17 de junio de 2009 fueron obligados a firmar sus declaraciones ante el Ministerio Público mediante torturas y con los ojos vendados. A pesar de haberlos visto severamente golpeados, el agente del Ministerio Público determinó que debían seguir bajo custodia militar."

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## Descripción del modelo

jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-unviersal es un modelo de clasificación de texto entrenado en un corpus de datos en español de manera supervisada. 

Este modelo fue entrenado con Jurisbert un modelo de enmascaramiento preentrenado con un corpus jurídico en español.
Por lo tanto, nuestro jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-unviersal toma el texto que se le está dando y predice cuál de las 8 convenciones de la ONU tiene más que ver con tu texto en español:

1)	Convención Internacional sobre la Protección de los Derechos de todos los Trabajadores Migratorios y de sus Familias
2)	Convención de los Derechos del Niño
3)	Convención sobre la Eliminación de todas las formas de Discriminación contra la Mujer
4)	Pacto Internacional de Derechos Civiles y Políticos
5)	Convención Internacional Sobre la Eliminación de Todas las Formas de Discriminación Racial
6)	Convención contra la Tortura y otros Tratos o Penas Crueles, Inhumanos o Degradantes
7)	Convención sobre los Derechos de las Personas con Discapacidad
8)	Pacto Internacional de Derechos Económicos, Sociales y Culturales

## Usos previstos y limitaciones

Puede usar el modelo para obtener los artículos de la ONU 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 
#Puede usar este modelo directamente con SimpleTransformers :
#Para instalar SimpleTransformers:
pip install simpletransformers
from simpletransformers.classification import ClassificationModel

# Creando un ClassificationModel
model = ClassificationModel(
    "roberta", "hackathon-pln-es/jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-unviersal", use_cuda=True
)
predecir = ["adoptar a un niño"]
predictions, raw_outputs = model.predict(predecir)
predictions
```

## Datos de entrenamiento

El modelo jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-unviersal se entrenó previamente en un conjunto de datos que consta de 3,799 textos con su etiquetado a diferentes 8 tipos de convenios.

## Procedimiento de entrenamiento 
Los textos se transforman utilizando SimpleTransformers en el que se entrenó tres épocas 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% (3,799) de nuestros datos, al hacer la evaluación:
Train: 3419 
Test: 380

## Resultados de evaluación

|   | precision   | recall     | f1-score   | support  |
|---|---|---|---|---|
| accuracy    |   |   |0.91   | 380  |
| macro avg | 0.92  |0.91   |0.91   | 380  |
| weighted avg | 0.91   | 0.91  |0.91    | 380  |

Accuracy: 0.9105

## Equipo
El equipo esta conformado por @gpalomeque @aureliopvs @cecilimacias @giomadariaga @cattsytabla