Update README.md (#4)

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Co-authored-by: Gabriela Zuñiga <[email protected]>

README.md

@@ -5,17 +5,19 @@ task_categories:
 language:
 - es
 pretty_name: Pa
+tags:
+- climate
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 ## Resumen: 
-El siguiente dataset es una fusión de diferentes fuentes, que incluye:
-- Traduccion al español del dataset: https://huggingface.co/datasets/climatebert/climate_detection
-- Noticias en español temas no relacionados al cambio climatico:  https://www.kaggle.com/datasets/kevinmorgado/spanish-news-classification
-  Para este dataset se ha discriminado la columna con noticias y los temas Macroeconomics, Innovation, Regulations,Alliances, Reputation han sido etiquetados con (0)
-  El dataset también contenía Sustainability como tema pero fue eliminado.
-- Traduccion de Opiniones relacionadas al cambio climatico: https://data.world/crowdflower/sentiment-of-climate-change
-  En este dataset todas las opiniones son relacionadas al cambio climatico entonces fueron etiquetadas con (1)
-  Se ha realizado una limpieza de datos quitando harshtags, usernames y emogis para usar solo el contenido textual de los tweets.   
-
+El siguiente dataset es una fusión de diferentes fuentes (open-source), que incluye:
+- Traducción al español del dataset: https://huggingface.co/datasets/climatebert/climate_detection 
+- Noticias en español de temas no relacionados al cambio climatico:  https://www.kaggle.com/datasets/kevinmorgado/spanish-news-classification
+  Para este dataset se ha discriminado la columna con noticias y los temas Macroeconomía, Innovación, Regulaciones, Alianzas, Reputación, los que han sido etiquetados con (0)
+  El dataset también contenía el tema Sustentabilidad como tema pero fue eliminado (solo requerimos textos no relacionados).
+- Traduccion de opiniones relacionadas al cambio climatico: https://data.world/crowdflower/sentiment-of-climate-change
+  En este dataset todas las opiniones son relacionadas al cambio climatico por lo que fueron etiquetadas con (1). Se ha realizado una limpieza de datos quitando harshtags, usernames y emogis para usar solo el contenido textual de los tweets.   
+- Traduccion de tweets de noticias no relacionadas al cambio climatico: https://www.kaggle.com/datasets/muhammadmemoon/los-angeles-twitter-news-dataset
+  En este dataset las noticias estan categorizadas y tienen longitud corta (como las opiniones)todo texto es no relacionado al cambio climatico por lo que fueron etiquetados con (0). Se ha realizado una limpieza de datos quitando harshtags, usernames y emogis para usar solo el contenido textual de los tweets. Se ha elegido este dataset para equilibrar la cantidad de texto relacionado y para incluir textos cortos no relacionados al entrenamiento.
 ### Tareas en las que se puede utilizar: 
 Clasificación binaria sobre párrafos relacionados a cambio climatico o sustentabilidad. 
 
@@ -32,21 +34,16 @@ Clasificación binaria sobre párrafos relacionados a cambio climatico o sustent
 
 ### Esta dividido en:
 - train:
-    Numero  Label  %
-      2000   1    60%
-      1300   0    40%
+
+| Número | Label | % |
+|----------|----------|----------|
+| 2000    | 1  | 60%   |
+| 1300   | 0   | 40%   |
+  
 - test: 1400
-      Numero  Label  %
-       840     1    60%
-       560     0    40%
+| Número | Label | % |
+|----------|----------|----------|
+| 840    | 1  | 60%   |
+| 560   | 0   | 40%   |
+
 
-### Citation Information
-```bibtex
-@techreport{bingler2023cheaptalk,
-    title={How Cheap Talk in Climate Disclosures Relates to Climate Initiatives, Corporate Emissions, and Reputation Risk},
-    author={Bingler, Julia and Kraus, Mathias and Leippold, Markus and Webersinke, Nicolas},
-    type={Working paper},
-    institution={Available at SSRN 3998435},
-    year={2023}
-}
-```