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  * Se entrenó con un conjunto de datos que consta de 3,799 textos con su etiquetado a diferentes 8 tipos de convenios.
130
  * 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.
131
  * La métrica de evaluación utilizada fue **Accuracy**.
132
- - **jurisbert-clas-art-convencion-interamericana-dh**
133
  * Se entrenó con un conjunto de datos que consta de 6,089 textos con su etiquetado a diferentes 30 tipos de artículos.
134
  * 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.
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  * La métrica de evaluación utilizada fue **Accuracy**.
129
  * Se entrenó con un conjunto de datos que consta de 3,799 textos con su etiquetado a diferentes 8 tipos de convenios.
130
  * 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.
131
  * La métrica de evaluación utilizada fue **Accuracy**.
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+ - **jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh**
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  * Se entrenó con un conjunto de datos que consta de 6,089 textos con su etiquetado a diferentes 30 tipos de artículos.
134
  * 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.
135
  * La métrica de evaluación utilizada fue **Accuracy**.