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+title: Clasificador de Noticias Falsas con XLM-RoBERTa
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+## **Documentación del Proyecto: Clasificador de Noticias Falsas con XLM-RoBERTa*
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-## **Documentación del Proyecto: Clasificador de Noticias Falsas con XLM-RoBERTa**
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 ### **Objetivo**
 Este proyecto tiene como objetivo entrenar un modelo de **Clasificación de Texto** utilizando **XLM-RoBERTa**, un modelo preentrenado de **transformers** multilingües, para clasificar noticias como falsas (`label = 0`) o verdaderas (`label = 1`). El modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado de noticias y se evalúa en un conjunto de validación para determinar su capacidad para predecir correctamente las clases de las noticias.
@@ -185,4 +198,4 @@ print("Resultados de evaluación:", results)
 ### **Conclusión**
 Este código utiliza técnicas avanzadas como **fine-tuning** de un modelo preentrenado de **XLM-RoBERTa**, congelación de capas, **early stopping**, y cálculo de métricas personalizadas para clasificar noticias como verdaderas o falsas. El modelo es afinado para este conjunto de datos específico, y su rendimiento se evalúa con precisión, recall, **F1 score** y **accuracy**.
 
-Este enfoque proporciona una solución eficiente y efectiva para el problema de clasificación de texto en problemas de desinformación, utilizando modelos de lenguaje de última generación.
+Este enfoque proporciona una solución eficiente y efectiva para el problema de clasificación de texto en problemas de desinformación, utilizando modelos de lenguaje de última generación.