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title = "Modelo Jur铆dico Mexicano" |
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<div id="content"> |
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<img src="https://www.pactomundial.org/wp-content/uploads/2021/10/16-paz-justicia-e-instituciones-solidas-3.jpg" width=200px> |
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Este demo permite utilizar los modelos: |
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<ul> |
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<li>hackathon-pln-es/jurisbert-finetuning-ner</li> |
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<li>hackathon-pln-es/jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-universal</li> |
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<li>hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh</li> |
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<li>hackathon-pln-es/jurisbert-tsdae-sentence-transformer</li> |
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</ul> |
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entrenados para el hackathon por el equipo compuesto por: gpalomeque, aureliopvs, ceciliamacias, giomadariaga y cattsytabla |
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### Este proyecto esta compuesto por los siguientes modelos: |
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- [hackathon-pln-es/jurisbert-finetuning-ner](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-finetuning-ner) |
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- [hackathon-pln-es/jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-universal](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-universal) |
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- [hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh) |
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- [hackathon-pln-es/jurisbert-tsdae-sentence-transformer](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-tsdae-sentence-transformer) |
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### Como funciona el demo: |
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1. Requiere que se proporciones dos textos (el primero denominada texto a analizar y el segundo texto a comparar), los cuales se pueden selecionar de la lista de ejemplos |
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2. Cada uno de estos textos pasa por cada uno de los modelos que conforman el proyecto |
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* Primero, se utiliza el modelo de reconocimiento de entidades **jurisbert-finetuning-ner**. El cual, podr铆a encontrar alguna entidad de tipo LEY o TRAT_INTL |
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* Segundo, se utiliza el modelo de clasificaci贸n **jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-universal** acorde al sistema universal de **Derechos Humanos** el cual se fundamenta en convenciones o pactos para identificar si podria existir alguna violaci贸n acorde a lo definido por la **ONU** |
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* Tercero, se utiliza el modelo de clasificaci贸n **jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh** para identificar cual de los art铆culos de la **[Convenci贸n Americana de Derechos Humanos](https://www.cndh.org.mx/sites/default/files/doc/Programas/TrataPersonas/MarcoNormativoTrata/InsInternacionales/Regionales/Convencion_ADH.pdf)** se podr铆a estar violentando. |
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* Cuarto, para poder ejemplificar el modelo **jurisbert-tsdae-sentence-transformer** se aprovechan el texto a analizar y el texto a comparar para calcular la similitud entre ambos. |
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3. Se presentan los resultados obtenidos en el orden siguiemte: |
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* Primero lo obtenido para el texto a analizar |
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* Segundo, el porcentaje de similitud entre ambos textos |
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* Tercero, lo obtenido para el texto a comparar |
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El principal problema de entrenar modelos que pretenezcan a un dominio especializado como el **jur铆dico** que ademas sea en **espa帽ol** se centra en la construcci贸n de los **datasets** por la practicamente inexistencia de los mismos. |
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Es por ello que tuvimos que crear dos datasets: |
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- [scjnugacj/scjn_dataset_corpus_tesis] (https://huggingface.co/datasets/scjnugacj/scjn_dataset_corpus_tesis) la informaci贸n base fue obtenida del **[Buscador Juridico de la SCJN de M茅xico]** (https://bj.scjn.gob.mx/) utilizando como fuente de informaci贸n: Tesis y filtrando la informaci贸n por d茅cima y und茅cima epoca; sin embargo, fue necesario realizar procesos de ETL para la limpieza de informaci贸n no relevante y estructuraci贸n de los campos |
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* `id`: a `string` feature. |
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* `text`: a `string` features. |
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- [scjnugacj/scjn_dataset_ner](https://huggingface.co/datasets/scjnugacj/scjn_dataset_ner) |
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### Team |
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El equipo esta conformado por [gpalomeque](https://huggingface.co/GPalomeque), [aureliopvs](https://huggingface.co/aureliopvs), [ceciliamacias](https://huggingface.co/ceciliamacias), [giomadariaga](https://huggingface.co/giomadariaga) y [cattsytabla](https://huggingface.co/cattsytabla) |
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