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@@ -197,6 +197,13 @@ Nuestra métrica principal es ROUGE-1, que considera las palabras enteras como u
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Además de la puntuación ROUGE, también tenemos en cuenta la longitud media de los resúmenes.
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Para nuestra tarea, pretendemos que los resúmenes sean concisos, un aspecto que la puntuación ROUGE no evalúa. Por lo tanto, al evaluar los modelos tenemos en cuenta tanto la puntuación ROUGE-1 como la longitud media de los resúmenes. Nuestro objetivo es encontrar un modelo que consiga la mayor puntuación ROUGE posible con la menor longitud de resumen posible, equilibrando calidad y brevedad.
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# Dataset Description
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Además de la puntuación ROUGE, también tenemos en cuenta la longitud media de los resúmenes.
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Para nuestra tarea, pretendemos que los resúmenes sean concisos, un aspecto que la puntuación ROUGE no evalúa. Por lo tanto, al evaluar los modelos tenemos en cuenta tanto la puntuación ROUGE-1 como la longitud media de los resúmenes. Nuestro objetivo es encontrar un modelo que consiga la mayor puntuación ROUGE posible con la menor longitud de resumen posible, equilibrando calidad y brevedad.
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Hemos realizado una evaluación incluyendo los mejores modelos de lenguaje entrenados para seguir instrucciones actuales.
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El código para reproducir los resultados se encuentra en el siguiente enlace: [https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA](https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA)
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<p align="center">
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<img src="https://huggingface.co/datasets/somosnlp/Resumen_Noticias_Clickbait/resolve/main/Results_zero.png" style="width: 100%;">
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</p>
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# Dataset Description
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