Update README.md

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+language:
+  - es
+license: apache-2.0
+size_categories:
+  - 10K<n<100K
+task_categories:
+  - sentence-similarity
+tags:
+  - contrastive-learning
+  - e-commerce
+  - sentence-transformers
+  - spanish
+  - mercadolibre
 dataset_info:
   features:
   - name: producto_a
@@ -17,3 +30,43 @@ configs:
   - split: train
     path: data/train-*
 ---
+
+# Pares de Productos para Contrastive Learning (Español)
+
+**25.797 pares positivos** de títulos de productos que pertenecen a la misma categoría,
+listos para entrenar embeddings con contrastive learning (`MultipleNegativesRankingLoss`).
+
+## Contenido
+Cada fila es un par `(producto_a, producto_b)` de la **misma categoría** — un par positivo.
+Los negativos se generan automáticamente durante el entrenamiento (in-batch negatives),
+por lo que este dataset solo contiene los positivos.
+
+Ejemplo:
+| producto_a | producto_b |
+|---|---|
+| Depiladora No No Classic | Depiladora Laser Diodo Soprano Ice Platinum |
+| Ruana Capa Poncho Estilo Burberry | Poncho Cambiador Playero Surf Hombre |
+
+## Uso
+```python
+from datasets import load_dataset
+from sentence_transformers import InputExample
+
+ds = load_dataset("Mateo-Rua/pares-productos-ecommerce-es")["train"]
+ejemplos = [InputExample(texts=[r["producto_a"], r["producto_b"]]) for r in ds]
+```
+
+## Procesamiento
+Derivado del [MeLi Data Challenge 2019](https://www.kaggle.com/datasets/abugim/meli-data-challenge-2019)
+(Mercado Libre). Los pares se construyeron emparejando títulos de la misma categoría, tras
+filtrar por idioma español, calidad de etiqueta (`reliable`) y limpieza de duplicados.
+
+## Modelo entrenado con estos datos
+[Mateo-Rua/embeddings-productos-ecommerce-es](https://huggingface.co/Mateo-Rua/embeddings-productos-ecommerce-es)
+— embeddings de productos con Recall@10 de 0.921.
+
+## Fuente
+Datos originales: MeLi Data Challenge 2019 (Mercado Libre). Subconjunto transformado con
+fines educativos y de portafolio.
+
+**Autor:** [Mateo Rúa](https://huggingface.co/Mateo-Rua)