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@@ -84,9 +84,9 @@ Each data instance contains the following features: _text_ and _output_text_.
 - _output_text_ is the title of the news.
 
 
-An example from the Allociné train set looks like the following:
+An example from the CC-NEWS-ES-titles train set looks like the following:
 ```
-{'text': 'Hoy en el Boletín Oficial también se publicó la disposición para universidades, institutos universitarios y de educación superior de todas las jurisdicciones, a las que recomienda que "adecúen las condiciones en que se desarrolla la actividad académica presencial en el marco de la emergencia conforme con las recomendaciones del Ministerio de Salud", según lo publicado por la agencia\t',
+{'text': 'Hoy en el Boletín Oficial también se publicó la disposición para universidades, institutos universitarios y de educación superior de todas las jurisdicciones, a las que recomienda que "adecúen las condiciones en que se desarrolla la actividad académica presencial en el marco de la emergencia conforme con las recomendaciones del Ministerio de Salud", según lo publicado por la agencia	',
  'output_text': 'Coronavirus: "Seguimos educando", la plataforma online para que los chicos estudien en cuarentena'}
 
 ```
@@ -98,7 +98,7 @@ An example from the Allociné train set looks like the following:
 
 ### Data Splits
 
-The Allociné dataset has 3 splits: _train_, _validation_, and _test_. The splits contain disjoint sets of movies. The following table contains the number of reviews in each split and the percentage of positive and negative reviews. 
+The CC-NEWS-ES-titles dataset has 3 splits: _train_, _validation_, and _test_. The splits contain disjoint sets of news.
 
 | Dataset Split | Number of Instances in Split |
 | ------------- | ---------------------------- |