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 **Descrición do Modelo / Model description** 
 
 Modelo feito con OpenNMT para o par español-galego utilizando unha arquitectura transformer.
+
 Model developed with OpenNMT for the Spanish-Galician pair using a transformer architecture.
 
 **Como utilizar**
@@ -22,44 +23,44 @@ onmt_translate -src input_text -model NOS-MT-es-gl -output ./output_file.txt -r
 **Adestramento / Training**
 
 No adestramento, utilizamos corpora auténticos e sintéticos. Os primeiros son corpora de traducións feitas directamente por tradutores humanos. Os segundos son corpora de traducións español-portugués e inglés-portugués, que convertemos en español-galego e inglés-galego a través da tradución automática portugués-galego con Opentrad/Apertium e transliteración para palabras fóra de vocabulário.
+
 In the training we have used authentic and synthetic corpora. The former are corpora of translations directly produced by human translators. The latter are corpora of Spanish-Portuguese and English-Portuguese translations, which we have converted into Spanish-Galician and English-Galician by means of Portuguese-Galician translation with Opentrad/Apertium and transliteration for out-of-vocabulary words. 
 
 
-**Procedemento de adestramento**
+**Procedemento de adestramento / Training process**
 
-+ Tokenization dos datasets feita co tokenizador de linguakit https://github.com/citiususc/Linguakit
++ Tokenization dos datasets feita co tokenizador de linguakit / Tokenization of the datasets made with linguakit tokeniser https://github.com/citiususc/Linguakit
 
-+ O vocabulario para os modelos foi xerado a través do script [learn_bpe.py](https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/master/tools/learn_bpe.py) da open NMT
++ O vocabulario para os modelos foi xerado a través do script / Vocabulary for the models was created by the script [learn_bpe.py](https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/master/tools/learn_bpe.py) da open NMT
 
-+ Usando o .yaml neste repositorio pode replicar o proceso de adestramento do seguinte xeito
++ Usando o .yaml neste repositorio pode replicar o proceso de adestramento do seguinte xeito / Using the .yaml in this repository you can replicate the training process as follows
 
 ```bash 
 onmt_build_vocab -config  bpe-es-gl_emb.yaml -n_sample 100000
 onmt_train -config bpe-es-gl_emb.yaml
 ```
 
-**Hiperparámetros** 
+**Hiperparámetros / Hyper-parameters** 
 
 Os parámetros usados para o desenvolvimento do modelo poden ser consultados directamente no mesmo ficheiro .yaml  bpe-es-gl_emb.yaml 
 
+The parameters used for the development of the model can be directly viewed in the same .yaml file bpe-es-gl_emb.yaml 
+
+**Avaliación / Evaluation**
 
-**Avaliación** 
-A avalación dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente
-(gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores).
+A avalación dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente (gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores).
 
 | GOLD 1        | GOLD 2        | FLORES  | TEST-SUITE|
 | ------------- |:-------------:| -------:|----------:| 
 | 79.6          | 43.3          | 21.8    | 74.3      |
 
-
-
 **Información adicional** 
 
 Licensing information 
 
-Apache License, Version 2.0 
+MIT
 
-**Financiamento** 
+**Financiamento / Funding** 
 
  This research was funded by the project "Nós: Galician in the society and economy of artificial intelligence", agreement between Xunta de Galicia and University of Santiago de Compostela, and grant ED431G2019/04 by the Galician Ministry of Education, University and Professional Training, and the European Regional Development Fund (ERDF/FEDER program), and Groups of Reference: ED431C 2020/21.