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LICENSE

@@ -0,0 +1,12 @@
+Creative Commons Attribution 4.0 International
+
+You are free to:
+
+- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
+- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
+
+Under the following terms:
+
+- Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner.
+
+License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

LICENSE.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
+
+You are free to:
+- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
+- Adapt — remix, transform, and build upon the material
+
+Under the following terms:
+- Attribution — You must give appropriate credit.
+- NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
+
+More info: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

README.md

@@ -1,23 +1,28 @@
---# GoEmotionEsp (Español) — por Rhaosody
+# GoEmotions_ES (Versión Pública)
 
-Este es un subconjunto de muestra del dataset GoEmotions traducido y enriquecido al español.  
-Contiene anotaciones emocionales, etiquetas de reflexión, energía, intención y tono conversacional.
+Este dataset es una versión traducida, corregida y adaptada de GoEmotions al español.
+Contiene ejemplos emocionalmente variados, curados manualmente para garantizar coherencia
+lingüística y cultural en español.
 
-## 📚 Descripción
+## 🧠 Características
 
-- Idioma: Español
-- Emociones: alegría, tristeza, enojo, esperanza, sorpresa, entre otras.
-- Metadatos: `energy_level`, `tono_conversacional`, `nivel_reflexion`, `tipo_vinculo`, `intent`, etc.
-- Propósito: Entrenamiento de modelos conversacionales emocionalmente sensibles.
+- Traducción de emociones desde el original en inglés a español.
+- Corrección de frases para naturalidad en contexto hispano.
+- Etiquetas manuales como intención, energía, contexto y emociones básicas.
 
-## 🔓 Licencia
+## 📄 Estructura
 
-Este dataset se publica bajo la licencia **Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)**.  
-Puedes reutilizarlo con atribución al autor: **Rhaosody**.
+Cada ejemplo contiene:
+- `text`: texto original en inglés
+- `text_es`: traducción directa
+- `text_corregido`: versión final corregida en español
+- `metadatos`: contiene campos como intención, energía, tema contextual, etc.
 
-Basado en el dataset original [GoEmotions (Google)](https://github.com/google-research/goemotions).
--
-license: cc-by-4.0
-language:
-- es
----
+## ⚖️ Licencia
+
+Distribuido bajo la licencia **CC BY-NC 4.0** — uso no comercial permitido con atribución.
+
+## 📬 Contacto
+
+Para dudas, sugerencias o colaboración, contactar a través de:  
+**Inspirado por el trabajo de Lucio-Rhapsody**

app.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import gradio as gr
+import json
+
+# Cargar subset de demo
+with open("goemotions_es_demo_subset.json", "r", encoding="utf-8") as f:
+    data = json.load(f)
+
+def analizar_texto(texto):
+    for entrada in data:
+        if entrada["text_corregido"].strip().lower() == texto.strip().lower():
+            meta = entrada["metadatos"]
+            return {
+                "Texto": entrada["text_corregido"],
+                "Intención": meta.get("intent", "N/A"),
+                "Tema": meta.get("context_topic", "N/A"),
+                "Emoción manual": meta.get("emotion_manual", "N/A"),
+                "Nivel de energía": meta.get("energy_level", "N/A")
+            }
+    return {"Resultado": "Frase no encontrada en el demo."}
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=analizar_texto,
+    inputs=gr.Textbox(label="Ingresa una frase del demo en español"),
+    outputs="json",
+    title="GoEmotions_ES Demo",
+    description="Ingresa una frase para ver su análisis emocional según el dataset traducido de GoEmotions al español."
+)
+
+demo.launch()

goemotions_es.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import json
+import datasets
+
+class GoEmotionsESConfig(datasets.BuilderConfig):
+    def __init__(self, **kwargs):
+        super(GoEmotionsESConfig, self).__init__(**kwargs)
+
+class GoEmotionsES(datasets.GeneratorBasedBuilder):
+    BUILDER_CONFIGS = [
+        GoEmotionsESConfig(name="default", version=datasets.Version("1.0.0"), description="GoEmotions en español")
+    ]
+
+    def _info(self):
+        return datasets.DatasetInfo(
+            description="GoEmotions traducido y adaptado al español, por Lucio-Rhapsody",
+            features=datasets.Features({
+                "persona": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
+                "historia": datasets.Sequence({
+                    "from": datasets.Value("string"),
+                    "value": datasets.Value("string")
+                }),
+                "metadatos": {
+                    "coherente": datasets.Value("bool"),
+                    "perplexity": datasets.Value("float"),
+                    "emotion_manual": datasets.Value("string"),
+                    "energy_level": datasets.Value("int32"),
+                    "context_topic": datasets.Value("string"),
+                    "memory_reference": datasets.Value("string"),
+                    "intent": datasets.Value("string"),
+                    "nivel_reflexion": datasets.Value("string"),
+                    "tipo_vinculo": datasets.Value("string"),
+                    "tono_conversacional": datasets.Value("string"),
+                    "inspiracion_lucio": datasets.Value("bool")
+                }
+            }),
+            license="CC-BY-4.0",
+            homepage="https://huggingface.co/datasets/Lucio-Rhapsody/goemotions-es",
+        )
+
+    def _split_generators(self, dl_manager):
+        path = dl_manager.download_and_extract("goemotions_es_unificadoDefinitivo.json")
+        return [datasets.SplitGenerator(name=datasets.Split.TRAIN, gen_kwargs={"filepath": path})]
+
+    def _generate_examples(self, filepath):
+        with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
+            data = json.load(f)
+            for idx, row in enumerate(data):
+                yield idx, row