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@@ -3,20 +3,19 @@ language: pt
 tags:
   - seq2seq
   - t5
-  - positive_perspectives
 widget:
-  - text: "['agradecimento', 'otimismo']: Tenho tanta coisa para fazer antes de sair da cidade por uma semana no domingo."
-  - text: "['auto_afirmacao']: Aquele momento, você percebe que todo o trabalho duro foi para nada e você não tem controle sobre nada."
-  - text: "['impermanencia']: Um daqueles dias em que você sente que precisa de um abraço de cinco minutos, um pacote de marshmallows e um amigo para conversar."
-  - text: "['neutralizando', 'otimismo']: Pensar no meu futuro me faz querer viver numa ilha sozinha para sempre."
-  - text: "['crescimento', 'otimismo']: A lista de coisas que tenho que fazer hoje é para sempre longa. Posso simplesmente voltar para a cama e acordar amanhã com tudo feito?"
+  - text: "['growth', 'neutralizing']: Sempre estressado e pensando em um monte de coisas ao mesmo tempo, preciso levar uma de cada vez, sobrecarga estressada, necessidade de reclamar"
+  - text: "['growth', 'neutralizing', 'optimism']: Se eu não tiver um colapso mental antes do final do verão, será um milagre."
+  - text: "['impermanence']: Dirigindo para visitar a vovó no hospital e o meu filho que está doente."
+  - text: "['optimism']: Ótimo agora, como vou explicar isso para ela, ela está tão perto de mim que não posso perdê-la :'("
+  - text: "['growth', 'optimism']: sempre há algo que eu poderia estar fazendo. Eu geralmente escolho não fazer isso."
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 # Positive Perspectives with Portuguese Text Reframing
 
 ## Model description
 
-This model is a [PTT5](https://huggingface.co/unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab) adjusted to the sentiment transfer task, where the objective is to reverse the sentiment polarity of a text without contradicting the original meaning. Positive reframing induces a complementary positive viewpoint (e.g. glass-half-full) escaping negative patterns. Based on the article [arXiv:2204.02952](https://arxiv.org/abs/2204.02952). 
+This model is a [PTT5][https://huggingface.co/unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab] finetuned to sentiment transfer task, where the objective is to reverse the sentiment polarity of a text without contradicting the original meaning. Based on the paper [arXiv:2204.02952](https://arxiv.org/abs/2204.02952).
 
 ## How to use
 
@@ -28,17 +27,17 @@ The model uses one or more sentiment strategies concatenated with a sentence and
 
 ### Available sentiment strategies:
 
-**crescimento**: viewing a challenging event as an opportunity for the author to specifically grow or improve himself.
+**growth**: viewing a challenging event as an opportunity for the author to specifically grow or improve himself.
 
-**impermanencia**: Saying that bad things don't last forever, will get better soon, and/or that other people have had similar difficulties.
+**impermanence**: Saying that bad things don't last forever, will get better soon, and/or that other people have had similar difficulties.
 
-**neutralizando**: Replacing a negative word with a neutral word. For example, “This was a terrible day” becomes “This was a long day”.
+**neutralizing**: Replacing a negative word with a neutral word. For example, “This was a terrible day” becomes “This was a long day”.
 
-**otimismo**: Focusing on things about the situation itself, at that moment, that are good (not just predicting a better future).
+**optimism**: Focusing on things about the situation itself, at that moment, that are good (not just predicting a better future).
 
-**auto_afirmacao**: Talking about what strengths the author already has, or values he admires, such as love, courage, perseverance, etc.
+**self_affirmation**: Talking about what strengths the author already has, or values he admires, such as love, courage, perseverance, etc.
 
-**agradecimento**: Expressing gratitude or gratitude with keywords like appreciate, happy for it, grateful for, good thing, etc.
+**thankfulness**: Expressing gratitude or gratitude with keywords like appreciate, happy for it, grateful for, good thing, etc.
 
 ### Usage
 
@@ -47,7 +46,7 @@ from transformers import pipeline
 
 pipe = pipeline('summarization', "dominguesm/positive-reframing-ptbr")
 
-text = "['agradecimento', 'otimismo']: Tenho tanta coisa para fazer antes de sair da cidade por uma semana no domingo."
+text = "['thankfulness', 'optimism']: Tenho tanta coisa para fazer antes de sair da cidade por uma semana no domingo."
 
 pipe(text, max_length=1024)