diff --git a/README.es-ES.md b/README.es-ES.md
new file mode 100644
index 0000000..d8048b0
--- /dev/null
+++ b/README.es-ES.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+
+
+# NRMS-BERT
+
+Este repositorio ofrece la implementación en PyTorch no oficial del modelo [NRMS](https://www.aclweb.org/anthology/D19-1671/) (Neural News Recommendation with Multi-Head Self-Attention) utilizando BERT. Más precisamente, emplea DistilBERT para ahorrar tiempo de entrenamiento.
+
+NRMS ha demostrado un rendimiento dominante en la [competición del conjunto de datos MIND](https://msnews.github.io/index.html). Este repositorio es una línea base sencilla sin características manuales.
+
+| | MIND Large Val | Test |
+| ---  | ---  | --- |
+| AUC | 0.71146 | 0.7103 |
+
+## Primeros pasos
+
+Descargue el conjunto de datos MIND. La estructura de directorios será la siguiente.
+
+```
+# Solo se utilizarán archivos tsv en este repositorio.
+$ find data/ -name "*.tsv"
+data/mind-demo/train/behaviors.tsv
+data/mind-demo/train/news.tsv
+data/mind-demo/valid/behaviors.tsv
+data/mind-demo/valid/news.tsv
+data/mind-large/test/behaviors.tsv
+data/mind-large/test/news.tsv
+data/mind-large/train/behaviors.tsv
+data/mind-large/train/news.tsv
+data/mind-large/valid/behaviors.tsv
+data/mind-large/valid/news.tsv
+```
+
+### Entrenamiento
+
+En el conjunto de prueba, algunos comportamientos no tienen historial. Por lo tanto, sus candidatos deben predecirse a partir de la popularidad, entre otros factores.
+
+```
+$ cd src
+$ python 001.train-nrms.py params/main/002.yaml
+$ python 002.train-popularity.py params/popularity/002.yaml
+```
+
+## Créditos
+
+* [aqweteddy/NRMS-Pytorch](https://github.com/aqweteddy/NRMS-Pytorch)