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 # Model Card for Model ID
 
-BERTrans_topics, se diseñó para categorizar los textos trans en seis temas específicos (salud, documentación, congreso, violencia, performance y protesta) (Anexo 2 – Diccionario). Se entrenó con 2,300 frases sintéticas generadas por modelos de lenguaje (Gemini y ChatGPT), creados a partir de prompts que combinaban palabras clave ‘trans’ (Anexo 2) con términos propios de cada categoría 
+BERTrans_topics, se diseñó para categorizar los textos trans en seis temas específicos (salud, documentación, congreso, violencia, performance y protesta) (Anexo 1 – Diccionario). Se entrenó con 2,300 frases sintéticas generadas por modelos de lenguaje (Gemini y ChatGPT), creados a partir de prompts que combinaban palabras clave ‘trans’ (Anexo 2) con términos propios de cada categoría 
 
 ## Model Details
 
@@ -25,10 +25,11 @@ BERTrans_topics, se diseñó para categorizar los textos trans en seis temas esp
 
 ### Training Data
 
-  Epoch	        Training Loss	Validation Loss	Accuracy	F1
-    1	            0.042100	0.036335	0.994529	0.991928
-    2	            0.029300	0.032004	0.994529	0.991928
-    3	            0.001900	0.027946	0.995137	0.992832
+
+    Epoch	         Training Loss	Validation Loss	Accuracy	F1
+      1	            0.042100	0.036335	0.994529	0.991928
+      2	            0.029300	0.032004	0.994529	0.991928
+      3	            0.001900	0.027946	0.995137	0.992832
 
 ### Evaluation