task_categories:text-generation task_categories:conversational size_categories:1K<n<10K language:es license:mit region:us
---
license: mit
task_categories:
- text-generation
- conversational
language:
- es
pretty_name: recetas de cocina
size_categories:
- 1K<n<10K
---
## Resumen del dataset
Se trata de un dataset de recetas de comidas en español. Se hizo un scrapy de diferentes páginas de internet sobre recetas de comidas que estuvieran en español, se logró extraer alrededor de 30 k valores, que se dividen en train, test y valid.

## Tareas admitidas y tablas de clasificación
task-generation: Dado los ingredientes, generar la receta.
Idioma
Es un dataset que cuenta con un español de diferentes partes del mundo, especial de latino america

## Estructura de los datos
### Instancias
A continuación se muestra una instancia de ejemplo del dataset:
```json
{
 'title': 'Smoothie bicolor de leche KLIM® y MILO®',
 'url':  "https://www.recetasnestle.com.co/recetas/smoothie-chocolate-leche-bicolor"
 'ingredients ': "2 cucharadas de MILO® (25 g) 1 taza de hielo 3 cucharadas de Leche en polvo KLIM® Clásica (24 g)",
 'steps': ' 1.  Licúa las cucharadas de MILO® con media taza de hielo hasta que lo veas frapeado y pon la mezcla en un vaso, lleva al congelador mientras preparas la leche. 2.  Aparte, en el mismo vaso de la licuadora añade la media taza de hielo restante y las cucharadas de leche en polvo KLIM® Clásica, licúa por 5 segundos hasta que lo veas frapeado. 3.  Retira el vaso del congelador y sirve encima el licuado de la leche, así tendrás los dos colores, decora con fruta de tu preferencia.',
 'uuid': 'ca4fa322-a38d-4f6a-8c06-79f68fe729f4.'
}
```

## Campos de los datos
+ title: Titulo de la receta
+ url: Url de donde se hizo el scrapy
+ ingredients: Los ingredientes para hacer la receta
+ steps: Los pasos para hacer la receta
+ uuid: Código del dataset.



