|
--- |
|
license: openrail |
|
task_categories: |
|
- question-answering |
|
- summarization |
|
language: |
|
- es |
|
pretty_name: RecetasDeLaAbuel@ |
|
size_categories: |
|
- 10K<n<100K |
|
tags: |
|
- recipes |
|
- cooking |
|
- recetas |
|
- cocina |
|
--- |
|
# Nombre del Corpus |
|
|
|
<!-- Provide a quick summary of the dataset. --> |
|
Este corpus o dataset se llama 'RecetasDeLaAbuel@' y es un homenaje a todas nuestr@s abuel@s que nos han enseñado a cocinar. Se trata de la mayor y más completa colección de recetas open-source en español de países hispanoamericanos. |
|
|
|
|
|
<p align="left"> |
|
<img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6456c6184095c967f9ace04d/h5GG5ht9r9HJCvJbuetRO.png" alt="Mi abuela cocinando" width="323"> |
|
</p> |
|
|
|
|
|
### Descripción del Corpus |
|
|
|
<!-- Provide a longer summary of what this dataset is. --> |
|
Este corpus contiene los principales elementos de una receta de cocina (título, descripción, ingredientes y preparación). Se ha completado con otros 11 atributos |
|
hasta completar un impresionante dataset con más de 300k (20k x 15) items. |
|
|
|
- **Curated by:** sbenel |
|
- **Funded by:** rovi27, sbenel, GaboTuco |
|
- **Shared by:** rovi27, sbenel, GaboTuco |
|
- **Language(s) (NLP):** Python |
|
- **License:** openrail |
|
|
|
### Origen del Corpus |
|
|
|
<!-- Provide the basic links for the dataset. --> |
|
|
|
- **Repository:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela |
|
- **Paper:** TBW |
|
- **Corpus de Instrucciones Original:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/recetasdelaabuela_genstruct_it |
|
- **Corpus de Instrucciones Curado:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/recetasdelaabuela_it |
|
- **Modelo LLM:** https://huggingface.co/somosnlp/RecetasDeLaAbuela_gemma-2b-it-bnb-4bit |
|
- **Demo:** https://huggingface.co/spaces/somosnlp/RecetasDeLaAbuela_Demo |
|
|
|
## Política de Uso |
|
|
|
<!-- Address questions around how the dataset is intended to be used. --> |
|
|
|
### Uso directo |
|
|
|
<!-- This section describes suitable use cases for the dataset. --> |
|
Nuestra Misión es la creación del mejor asistente de cocina inteligente específico del idioma español (corpus Recetas de la Abuel@) que agrupe recetas de países hispanoamericanos |
|
y permita mejorar nuestra relación con la preparación y el cocinado de los alimentos. |
|
|
|
Nuestra IA responderá a cuestiones de los sigientes tipos: |
|
'Dime la receta del ceviche, frijoles, tortilla de patata, paella, etc' |
|
'Qué puedo cocinar con 3 ingredientes?', |
|
'Dime una comida de temporada para este mes de Marzo?' , |
|
'Propón un menú mensual para una familia' |
|
|
|
### Fuera de alcance |
|
|
|
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the dataset will not work well for. --> |
|
Queda excluido cualquier uso no contemplado por la UE AI Policity (https://www.consilium.europa.eu/es/policies/artificial-intelligence/) |
|
|
|
## Estructura del Corpus |
|
|
|
<!-- This section provides a description of the dataset fields, and additional information about the dataset structure such as criteria used to create the splits, relationships between data points, etc. --> |
|
Este dataset 'RecetasDeLaAbuel@' tiene formato tabular (20k x 15). Cada fila de datos tiene los siguieentes atributos: |
|
- Nombre |
|
- URL |
|
- Ingredientes |
|
- Pasos |
|
- Pais |
|
- Duracion |
|
- Porciones |
|
- Calorias |
|
- Categoria |
|
- Contexto |
|
- Valoracion y Votos |
|
- Comensales |
|
- Tiempo |
|
- Dificultad |
|
- Valor nutricional |
|
|
|
## Creación del Corpus |
|
|
|
### Motivación inicial |
|
|
|
<!-- Motivation for the creation of this dataset. --> |
|
Este corpus ha sido creado durante el Hackathon SomosNLP Marzo 2024: #Somos600M (https://somosnlp.org/hackathon). |
|
Responde a una de las propuestas somosnlp sobre 'Recetas típicas por país/zona geográfica'. |
|
|
|
### Fuentes de datos |
|
|
|
<!-- This section describes the source data (e.g. news text and headlines, social media posts, translated sentences, ...). --> |
|
La información de las recetas de cocina se ha extraído de los principales sitios webs de recetas de cocina en español. |
|
|
|
#### Recolección y procesamiento de datos |
|
|
|
<!-- This section describes the data collection and processing process such as data selection criteria, filtering and normalization methods, tools and libraries used, etc. --> |
|
La información básica se ha recolectado y procesado mediante las técnicas conocidas como 'web scrapping'. |
|
|
|
#### Generación de la información |
|
|
|
<!-- This section describes the people or systems who originally created the data. It should also include self-reported demographic or identity information for the source data creators if this information is available. --> |
|
La información original se encuentra ubicada en las siguientes páginas web: |
|
- https://www.recetasgratis.net |
|
- https://www.elmueble.com |
|
- https://www.yanuq.com |
|
- https://www.directoalpaladar.com |
|
- https://cookpad.com/pe |
|
- https://www.mexicoenmicocina.com |
|
|
|
Para más información sobre recetas de cocina dirijanse a dichas páginas web. Expresamos nuestro reconocimiento y agradecimiento a sus autores. |
|
|
|
## Citaciones |
|
|
|
<!-- If there is a paper or blog post introducing the dataset, the APA and Bibtex information for that should go in this section. --> |
|
Este trabajo se ha basado y es continuación del trabajo desarrollado en el siguiente corpus durante el Hackhaton somosnlp 2023: |
|
https://huggingface.co/datasets/somosnlp/recetas-cocina |
|
|
|
Debemos reconocer y agradecer públicamente la labor de su creador Fredy pues gracias a su orientación inicial hemos llegado tan lejos! |
|
https://huggingface.co/Frorozcol |
|
|
|
Más información del magnífico proyecto inicial 'Creación de Dataset de Recetas de Comidas' de Fredy se puede encontrar en su github: |
|
https://github.com/Frorozcoloa/ChatCocina/tree/main |
|
|
|
## Autores |
|
|
|
https://huggingface.co/rovi27 <br> |
|
https://huggingface.co/sbenel <br> |
|
https://huggingface.co/GabTuco |
|
|
|
## Contacto |
|
mailto: [email protected] |
