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@@ -14,7 +14,7 @@ Nuestro modelo tiene como propósito ser una base para futuros proyectos de clas
 
 ### Descripción del modelo
 
-Este modelo ha sido el resultado de proyectos anteriores, en los cuales se tomában twitts etiquetados como irónicos y no irónicos. Con base en ello, se entrenaba el modelo y se espera que éste pueda reconocer ironía en textos cortos. 
+Este modelo ha sido el resultado de proyectos anteriores, en los cuales se tomában twitts etiquetados como irónicos y no irónicos. Con base en ello, se entrenaba el modelo y se esperaba que éste pudiera reconocer ironía en textos cortos. 
 El modelo que se presenta, además del proceso anterior, fue reentrenado con datos etiquetados manualmente, obteniendo un resultado satisfactorio.
 
 
@@ -38,15 +38,10 @@ El modelo que se presenta, además del proceso anterior, fue reentrenado con dat
 
 ### Direct Use
 
-<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
+Para el uso del modelo, se puede insertar oraciones cortas en el prompt que aparece a la derecha. Tras un escaneo, se determinará qué porcentaje de ironía posee dicho mensaje. 
 
 [More Information Needed]
 
-### Downstream Use [optional]
-
-<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
-
-[More Information Needed]
 
 ### Out-of-Scope Use
 
@@ -56,7 +51,9 @@ El modelo que se presenta, además del proceso anterior, fue reentrenado con dat
 
 ## Bias, Risks, and Limitations
 
-<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
+El modelo fue entrenado con twitts, por lo cual el modelo aprendió la ironía y el sarcásmo a según como lo se entiende en esta red social, mas no como se entiende en campos de estudio tales como la lingüística.
+De esta manera, el grado de ironía de una oración depende de la visión de ese reducido conjunto de datos. 
+
 
 [More Information Needed]