legalmez - Dataset de Derecho Constitucional Mexicano

Dataset open source de textos jurídico-constitucionales mexicanos, diseñado para entrenar y evaluar modelos de lenguaje especializados en Derecho Constitucional de México.

📜 Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia Apache 2.0, lo que permite usar, modificar y redistribuir el contenido, incluso con fines comerciales, siempre que se mantenga la atribución y el aviso de licencia correspondiente.

📊 Descripción del Dataset

• Modalidad: Texto
• Formato principal: JSON
• Tamaño aproximado: Entre 100K y 1M ejemplos de texto
• Idioma: Español (es)
• Divisiones estándar:
  • train
  • validation
  • test

El dataset contiene pares de entrada-salida con instrucciones en español orientadas a que el modelo responda como un experto abogado constitucionalista mexicano, citando artículos y disposiciones legales relevantes.

🚀 Uso Básico

Con la librería datasets

from datasets import load_dataset

# Cargar el dataset
ds = load_dataset("deli333777/legalmez")

print(ds)
print(ds["train"][0])

Estructura de Datos

Cada ejemplo sigue aproximadamente esta estructura:

{
    "system": "Eres un experto abogado constitucionalista mexicano. Responde citando artículos precisos.",
    "input": "<texto o consulta jurídico-constitucional>",
    "output": "<explicación esperada con citas a artículos>"
}

Nota: Adapta los nombres de campos si cambian en el futuro.

💡 Casos de Uso

Fine-tuning de Modelos de Lenguaje

• Explicar artículos constitucionales en español
• Responder consultas legales con citas normativas
• Crear asistentes jurídicos especializados para México

Evaluación de Modelos

• Comprensión de texto jurídico
• Generación de respuestas con fundamento normativo
• Precisión en citación de artículos legales

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas:

• ✅ Proponer mejoras en la limpieza o normalización del texto
• ✅ Añadir nuevos ejemplos curados
• ✅ Reportar problemas de calidad o sesgos en el dataset

Para Contribuir:

1. Haz un fork del repositorio (o duplica el dataset en Hugging Face si aplica)
2. Crea una rama con tu mejora
3. Envía un pull request o abre una discusión explicando el cambio propuesto

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📧 Contacto

Para dudas, sugerencias o colaboración:

• Correo: axelpadilla98@gmail.com
• Issues: Utiliza la pestaña de discusiones en esta página de Hugging Face

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