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Hasta Siempre Presidente

Dataset de la versiónes estenográficas de todas la conferencias "mañaneras" y actos públicos de la presidencia de Andrés Manuel López Obrador, México (2018-2024)

(english at the bottom)

Obtención

Obtenido de la página oficial de la presidencia en aquel momento, https://www.gob.mx/presidencia obtenidos automatizadamente, homologados, limpiados y estructurados en diálogos en jsonl para permitir el entrenamiento de modelos de lenguaje o su investigación periodística.
Para la obtención de roles se realizó estadísita de los hablantes identificados para distinguir personas funcionarias de audiencia y reporteros que realizan preguntas.

Contenido

Roles de Hablantes:

  • Presidente: Andrés Manuel López Obrador
  • Sistema: Incluye narradores, prompter, conductores, videos y cortinillas incluidas en la versión estenográfica
  • Otros: Otras personas funcionarias y hablantes como conferenciantes, sin incluir audiencia o reporteros.
  • Interlocutores: Personas de la audiencia o reporteros que hacen preguntas al Presidente u Otros Funcionarios
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Todos los Diálogos, de todos los hablantes en Formato de Diálogo de Chat Phi3

Presidente, otras personas funcionarias, interlocutores y sistema*

phi3_dialogs_allspeakers_unfiltered.jsonl

Dialogos sin otros funcionarios, incluye interlocutores y sistema

Presidente, interlocutores y sistema

phi3_dialogs_mainspeakers_unfiltered.jsonl

Presidente, interlocutores (sin sistema)

phi3_dialogs_mainspeakers_filtered.jsonl

Presidente e interlocutores (sin sistema) agrupados por pares pregunta y respuesta

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Presidente e interlocutores (sin sistema) agrupados por pares pregunta en estricto orden, agrupados por secuencia

phi3_dialogs_mainspeakers_qa_strict.jsonl

Archivos en crudo, sin estructurar en diálogo

Diálogos con todos los hablantes

(presidente, sistema, otros, interlocutores)
posts_processed.jsonl

Diálogos sin otras personas funcionarias

(presidente, sistema, interlocutores)
posts_qa_processed.jsonl

Descarga de las página sin homologar

posts.jsonl

Estadísticas Y Homologación

Estadísticas de Hablantes y Contenido

posts_stats.py

Similaridades entre hablantes (para homologación)

posts_similarities.py


Farewell Presidente

Dataset of the stenographic versions of all "mañaneras" press conferences and public events held by the presidency of Andrés Manuel López Obrador, Mexico (2018-2024)

Source

Obtained from the official website of the presidency at the time, https://www.gob.mx/presidencia, acquired automatically, standardized, cleaned, and structured into dialogues in jsonl format to allow training language models or conducting journalistic research.
Speaker roles were identified through statistical analysis to distinguish officials from audience members and reporters asking questions.

Content

Speaker Roles:

  • President: Andrés Manuel López Obrador
  • System: Includes narrators, prompters, hosts, videos, and musical stings included in the stenographic version
  • Others: Other officials and speakers, excluding audience members and reporters
  • Interlocutors: Audience members or reporters asking questions to the President or other officials
    speaker_to_role.json

All Dialogues, with all speakers in Phi3 Chat Dialogue Format

President, other officials, interlocutors, and system

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Dialogues without other officials, includes interlocutors and system

President, interlocutors, and system

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President, interlocutors (without system)

phi3_dialogs_mainspeakers_filtered.jsonl

President and interlocutors (without system) grouped by question and answer pairs

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President and interlocutors (without system) grouped by strict question order, in sequence

phi3_dialogs_mainspeakers_qa_strict.jsonl

Raw files, not structured into dialogue

Dialogues with all speakers

(President, system, others, interlocutors)
posts_processed.jsonl

Dialogues without other officials

(President, system, interlocutors)
posts_qa_processed.jsonl

Unstandardized download of the pages

posts.jsonl

Statistics and Standardization

Speaker and Content Statistics

posts_stats.py

Similarities between speakers (for standardization)

posts_similarities.py