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import streamlit as st
def about_ask2democracy():
st.markdown("""
<h1 style='
text-align: center;
color: #39AA35'>
Ask2Democracy 🇨🇴
</h1>
<p>Muchas de las discusiones que ocurren en Colombia generalmente están sustentadas en artículos o pdfs que salvo excpciones, casi nadie lee.
Este sistema ha indexado algunos textos relevantes para la discución pública que suelen estar dispersos y poco accesibles, además, apoyandose en modelos de lenguaje (abajo más detalles) puede entender preguntas elaboradas.
Algunos de los textos indexados: las propuestas presidenciales del 22, los hallazgos de la comisión de la verdad, los textos de las reformas, entre otros.
<div align="right">
Creado por Jorge Henao 🇨🇴 <a href="https://twitter.com/jhenaotw" target='_blank'>Twitter</a> <a href="https://www.linkedin.com/in/henaojorge" target='_blank'/>LinkedIn</a>
</div>
""", unsafe_allow_html=True)
description = """
<p>
<h2>Sobre esta iniciativa</h2>
Pretende ayudar a construir democracia participativa apaloncándose en el estado del arte de la inteligencia artificial.
Siendo una herramienta que aporta a la discución pública, empoderando al ciudadano del común para ser partícipe del debate público mientras hace preguntas en su propio lenguaje, y llegando a sus propias conclusiones.
<h2>Inteligencia artificial abierta en la democracia</h2>
Uno de los objetivos es contribuir a la inteligencia artificial abierta y en español, con la construcción de un dataset y el entrenamiento de un modelo de lenguaje adaptado para las discuciones ciudadanas.
Algo útil para elevar la calidad del debate en todos los países de habla hispana.
<h2>¿Cómo utilizar este espacio?</h2>
Selecciona el texto sobre el que quieres buscar en el panel de la izquierda. Luego puedes escribir preguntas concretas como “¿cantidad de víctimas en la masacre de bojayá?”. No se trata de un sistema de búsquedas basado en palabras clave, por el contrario, puedes redactar preguntas más extensas y elaboradas. Cuanto más contexto le des a la pregunta, mejor funciona.
<h2>Ask2Democracy v 1.2</h2>
Esta version usa sentence transformers, Cosine similarity, y una base de dactos vectorial Pinecone para mejorar la precision en las respuestas.
Los modelos transformers de lenguaje utilizados son:
<code aligh="left">
sentence-transformers/multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1
deepset/xlm-roberta-base-squad2-distilled
</code>
<h2>Beta disclaimer</h2>
Las respuestas que arroja el sistema no han sido pregrabadas ni basadas en opiniones. Todas son respuestas extraídas de fuentes oficiales, como el Informe final de la CEV.
Este explorador usa modelos de lenguaje (sentence transformers, bert, otros ) para entender el lenguaje español, sin embargo, necesita de un mayor entrenamiento por lo que, en ocasiones, puede ser confuso y no tan preciso.
Si quieres apoyar escríbeme a <a href="mailto:jorge.henao@diezonce.co">jorge.henao@diezonce.co</a>
</p>
"""
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