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datasets:
- jhovany/Homomex2024
language:
- es
metrics:
- accuracy
base_model:
- LaProfeClaudis/LGBeTO_detection_Model
pipeline_tag: text-classification
---
# Model Card for Model ID
Trans / No Trans text clasifier in spanish
Clasificador de textos trans / no trans en español
## Model Details
### Model Description
Trans / No Trans text clasifier in spanish
Clasificador de textos trans / no trans en español
- **Developed by:** Carlos Villalobos
- **Model type:** Binary
- **Language:** Spanish
- **License:** Free
- **Finetuned from model:** LaProfeClaudis/LGBeTO_detection_Model
## Training Details
### Training Data
A partir de 10,963 tweets LGBT se filtraron aquellos que hablan sobre temas "trans" (3,747) utilizando la lista de palabras clave:
Palabras clave: "personas trans", "población trans", "transgénero", "transexual", "transexuales", "travesti",
"travestis", "transvesti", "transvestis", "cambio de sexo", "reasignación de sexo", "sexo asignado",
"reasignación de género", "género autopercibido", "cirugía de cambio de sexo", "disforia de género",
"identidad trans", "identidad de género", "derechos trans", "derechos de los trans", "transfobia",
"discriminación trans", "odio trans", "violencia trans", "feminicidio trans", "personas no binarias",
"no binario", "no binaria", "no binarie", "género no binario", "género fluido", "genderqueer", "queer",
"tercer género", "magistrade", "pronombres no binarios", "representación trans", "visibilidad trans",
"marchas trans", "orgullo trans", "movimiento trans", "activismo trans", "colectivos trans", "ONG trans",
"Pride", "Marcha del Orgullo", "Orgullo Gay", "expresión de género", "reconocimiento legal trans",
"cambio de identidad de género", "ley de identidad de género", "mujeres trans", "hombres trans",
"infancias trans", "salud trans", "hormonización trans", "terapia de reemplazo hormonal",
"Clínica Condesa", "Grupo Eon", "Inteligencia Transgenérica", "Frente Pro Derechos Transgénero y Transexuales",
"Red de Trabajo Trans", "Coalisión T47", "Almas Cautivas", "Impulso Trans", "Kenya Cuevas", "Paolita Suárez",
"Casa de las Muñecas Tiresias", "trabajadoras sexuales trans", "transincluyente", "transexcluyente",
"trans en prisión", "TERF", "migración trans", "diversidad sexual",
"trans", "transgénero", "transgéneros", "transexual", "transexualidad", "transexuales", "travesti",
"travestista", "trasvestista", "travestis", "transvesti", "transvestis", "reasignación", "transfeminicidio",
"autopercibido", "disforia", "transfobia", "transfóbica", "genderqueer", "queer", "magistrade", "binario",
"transincluyente", "transexcluyente", "TERF", "muxe", "LGBT", "LGBT+", "LGBTI", "LGBTI+", "LGBTT", "LGBTT+",
"LGBTTT", "LGBTTT+", "LGBTTTI", "LGBTTTI+", "LGBTTTIQ", "LGBTTTIQ+", "LGBTTTIQA", "LGBTTTIQA+", "LGBTQ",
"LGBTQ+", "LGBTQI", "LGBTQI+", "LGBTQIA", "LGBTQIA+", "Drag"
Los tweets trans (3,747) fueron etiquetados con 1
Los tweets no-trans (7,216) fueron etiquetados con 0
Se afinó utilizando 520 frases sintéticas que resolvieran ambiguedades como "maiz transgénico" o "película de transformers"
#### Tweets training
Epoch Training Loss Validation Loss Accuracy F1
1 0.042100 0.036335 0.994529 0.991928
2 0.049300 0.032004 0.994529 0.991928
3 0.031900 0.027946 0.995137 0.992832
### Evaluation
precision recall f1-score support
no trans 1.00 0.99 1.00 1089
trans 0.99 1.00 0.99 556
accuracy 1.00 1645
macro avg 0.99 1.00 0.99 1645
weighted avg 1.00 1.00 1.00 1645
### Synthetic fine-tunning
Epoch Training Loss Validation Loss Accuracy F1
1 0.146800 0.148145 0.948718 0.953488
2 0.048600 0.015481 1.000000 1.000000
3 0.064000 0.020288 0.987179 0.988764
### Evaluation
precision recall f1-score support
no trans 0.97 1.00 0.99 33
trans 1.00 0.98 0.99 45
accuracy 0.99 78
macro avg 0.99 0.99 0.99 78
weighted avg 0.99 0.99 0.99 78
## Citation
**BibTeX:**
@misc{villalobos2025bertrans,
author = {Villalobos, Carlos},
title = {BERTrans},
year = {2025},
publisher = {Hugging Face},
url = {https://huggingface.co/carevies/BERTrans}
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**APA:**
Villalobos, C. (2025). BERTrans [Modelo de lenguaje]. Hugging Face.
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