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Al filo de las 22.00 horas del jueves, la Asamblea de Madrid vive un
momento sorprendente: Vox decide no apoyar una propuesta del PP en favor
del blindaje fiscal de la Comunidad. Se ha roto la unidad de los tres
partidos de derechas. Es un hecho excepcional. Desde que arrancó la
legislatura, PP, Cs y Vox han votado en bloque casi el 75% de las veces en
el pleno de la Cámara. Juntos decidieron la composición de la Mesa de la
Asamblea. Juntos invistieron presidenta a Isabel Díaz Ayuso. Y juntos han
votado la mayoría de proposiciones no de ley, incluida la que ha marcado
el esprint final de la campaña para las elecciones generales: acaban de
instar al Gobierno de España a "la ilegalización inmediata" de los
partidos separatistas "que atenten contra la unidad de la Nación". Los
críticos de Cs no comparten el apoyo al texto de Vox contra el
secesionisimo Ese balance retrata una necesidad antes que una complicidad,
según fuentes del PP con predicamento en la dirección regional y nacional.
Tras casi 15 años gobernando con mayoría absoluta, la formación
conservadora vivió como una tortura la pasada legislatura, en la que
dependió de Cs para sacar adelante sus iniciativas. El problema se agudizó
tras las elecciones autonómicas de mayo. El PP ha tenido que formar con Cs
el primer gobierno de coalición de la historia de la región, y ni siquiera
con eso le basta para ganar las votaciones de la Cámara. Los dos socios
gubernamentales necesitan a Vox, la menos predecible de las tres
formaciones. "Tenemos que trabajar juntos defendiendo la unidad del país,
por eso no quisimos dejar a Vox solo", dijo ayer Díaz Ayuso para
justificar el apoyo de PP y Cs a la proposición de la extrema derecha
sobre Cataluña. "Después nosotros llevábamos otra proposición para
defender el blindaje fiscal de Madrid, y ahí Vox nos dejó atrás. No
permitió que esto saliera. Es un grave error por su parte", prosiguió,
recalcando el enfado del PP. "Demuestra que está más en cuestiones
electoralistas", subrayó. "Los que pensamos, con nuestras inmensas
diferencias, que tenemos cosas en común que nos unen como partidos que
queremos Comunidades libres, con bajos impuestos, en las que se viva con
seguridad y en paz, tenemos que estar unidos", argumentó. "Y por lo menos
nosotros de nuestra línea no nos separamos". Al contrario de lo que está
ocurriendo el Ayuntamiento de Madrid, donde el PP y Cs ya han defendido
posiciones de voto distintas, pese a compartir el Gobierno, en la Asamblea
los partidos de Díaz Ayuso e Ignacio Aguado están actuando con la máxima
lealtad en las votaciones del pleno. Otra cosa son las comisiones. Y el
caso Avalmadrid. Es en ese terreno donde Cs y Vox están buscando el margen
de maniobra necesario para separarse del PP en plena campaña electoral,
abandonando a su suerte a su socio para distinguirse ante los electores.
—"Usted me ha dejado tirada", le espetó la presidenta de la Comunidad de
Madrid a Rocío Monasterio tras saber que Vox permitiría que la izquierda
tuviera mayoría en la comisión parlamentaria que investigará los avales
concedidos por la empresa semipública entre 2007 y 2018, lo que podría
incluir el de 400.000 euros aprobado en 2011, y nunca devuelto al
completo, para una empresa participada por el padre de Isabel Díaz Ayuso.
"Monasterio no es de fiar. Dice una cosa y hace la contraria", dice una
fuente popular sobre las negociaciones mantenidas para repartirse los
puestos de las diferentes comisiones, que Vox no cumplió tras buscar un
segundo pacto con otras formaciones (que no llegó a buen puerto).
Ilegalización de Vox Los tres partidos de derechas también se han
enfrentado por la ubicación de Vox en el pleno. Las largas negociaciones
para la investidura de Díaz Ayuso dejaron heridas abiertas. Y los
diputados de Cs no desaprovechan la oportunidad de lanzar dardos contra
los de Vox, pero luego coinciden con ellos en la mayoría de votaciones.
Ocurrió, por ejemplo, el jueves, cuando se debatía la polémica proposición
para instar al Gobierno nacional a ilegalizar a los partidos separatistas
que atenten contra la unidad de España. —"Mostrar nuestra sorpresa ante la
presentación por parte de Vox de esta propuesta", lanzó Araceli Gómez,
diputada de la formación de Aguado. "Sorprende que planteen ustedes este
asunto cuando está también sobre la mesa el debate de su propia
ilegalización por atentar contra el ordenamiento jurídico o contra valores
constitucionales como la igualdad o la no discriminación". Luego de esa
descalificación, y ante la incredulidad de los diputados de los partidos
de izquierdas, Cs unió sus votos a los de Vox y a los del PP. La decisión
ha provocado polémica interna, como demuestra que Albert Rivera no la
apoyara ayer explícitamente. Tampoco ha sido bien acogida por el sector
crítico de la formación. Pero ha demostrado una cosa: en Madrid hay tres
partidos que casi siempre votan como uno.
Spanish BERT2BERT (BETO) fine-tuned on MLSUM ES for summarization
Model
dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased (BERT Checkpoint)
Dataset
MLSUM is the first large-scale MultiLingual SUMmarization dataset. Obtained from online newspapers, it contains 1.5M+ article/summary pairs in five different languages -- namely, French, German, Spanish, Russian, Turkish. Together with English newspapers from the popular CNN/Daily mail dataset, the collected data form a large scale multilingual dataset which can enable new research directions for the text summarization community. We report cross-lingual comparative analyses based on state-of-the-art systems. These highlight existing biases which motivate the use of a multi-lingual dataset.
Results
| Set | Metric | Value |
|---|---|---|
| Test | Rouge2 - mid -precision | 9.6 |
| Test | Rouge2 - mid - recall | 8.4 |
| Test | Rouge2 - mid - fmeasure | 8.7 |
Usage
import torch
from transformers import BertTokenizerFast, EncoderDecoderModel
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
ckpt = 'mrm8488/bert2bert_shared-spanish-finetuned-summarization'
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(ckpt)
model = EncoderDecoderModel.from_pretrained(ckpt).to(device)
def generate_summary(text):
inputs = tokenizer([text], padding="max_length", truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt")
input_ids = inputs.input_ids.to(device)
attention_mask = inputs.attention_mask.to(device)
output = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
text = "Your text here..."
generate_summary(text)
Created by Manuel Romero/@mrm8488
Made with ♥ in Spain