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README.md

@@ -27,6 +27,19 @@ widget:
     Pregunta: "Cal é a capital de Suecia?"
     Resposta:
   example_title: QA-GL
+- text: |-
+    Responda a seguinte questão.
+    Pergunta: "Qual é a capital da Noruega?"
+    Resposta: "A capital da Noruega é Oslo."
+    ----
+    Responda a seguinte questão.
+    Pergunta: "Qual é a moeda de Portugal"
+    Resposta: “A moeda de Portugal é o euro”.
+    ----
+    Responda a seguinte questão.
+    Pergunta: "Qual é a capital da Suécia?"
+    Responder:
+  example_title: QA-PT
 - text: |-
     Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
     Texto: "Estou moi feliz"
@@ -47,7 +60,28 @@ widget:
     Cualifica como Positivo ou Negativo  o sentimento da seguinte frase:
     Texto: "O neno non está contento coas notas"
     Polaridade:
-  example_title: Sentiment Analysis-GL
+  example_title: Sentiment-GL
+- text: |-
+    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
+    Texto: "Estou muito feliz"
+    Polaridade: Positiva
+    ----
+    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
+    Texto: "Não gosto de beber cerveja"
+    Polaridade: Negativa
+    ----
+    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
+    Texto: "Meu pai odeia seu trabalho"
+    Polaridade: Negativa
+    ----
+    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
+    Texto: "Uxía gosta de jogar futebol"
+    Polaridade: Positiva
+    ----
+    Classifique como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
+    Texto: “O menino não está feliz com as notas”
+    Polaridade:
+  example_title: Sentiment-PT
 - text: |-
     Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
     Texto: "Chámome Wolfgang e vivo en Berlin"
@@ -65,6 +99,23 @@ widget:
     Texto: "Carlos comparte cuarto con Marc"
     Entidades:
   example_title: NER-GL
+- text: |-
+    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:
+    Texto: "Meu nome é Wolfgang e moro em Berlim"
+    Entidades: Wolfgang:PER, Berlim:LOC
+    ----
+    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:
+    Texto: "Maria e Miguel não têm problemas"
+    Entidades: Maria:PER, Miguel:PER
+    ----
+    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:
+    Texto: "A melhor coisa de Barcelona é o bar do meu amigo Pablo"
+    Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC
+    ----
+    Extraia as entidades nomeadas do seguinte texto:
+    Texto: "Carlos divide quarto com Marc"
+    Entidades:
+  example_title: NER-PT
 - text: A receita tradicional das filloas é
   example_title: Filloas
 - text: O neno vivía preto de