> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.tabiya.org/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.tabiya.org/tabiya-documentation/es/nuestra-pila-tecnologica/livelihoods-classifier.md). # Clasificador de medios de vida El clasificador de medios de vida de Tabiya proporciona una implementación fácil de usar del paradigma de vinculación de entidades para apoyar heurísticas de descripciones de puestos. Utilizando redes neuronales transformadoras de última generación, esta herramienta puede extraer 5 tipos de entidades: Ocupación, Habilidad, Cualificación, Experiencia y Dominio. Para las ocupaciones y habilidades, se recuperan entradas relacionadas con ESCO. El procedimiento consta de dos pasos discretos: extracción de entidades y búsqueda de vectores de similitud. ### Arquitectura del modelo

Pipeline de vinculación de entidades laborales

### Público objetivo La herramienta está pensada para especialistas en análisis de la fuerza laboral, tecnologías de reclutamiento y gestión del capital humano, así como para investigadores centrados en los mercados laborales y los datos de empleo. Está dirigida a organizaciones y profesionales que se ocupan de analizar, categorizar y optimizar descripciones de puestos o currículos a gran escala. Los usuarios ideales incluyen a quienes trabajan en tecnología de RR. HH., servicios de orientación profesional y soluciones de talento basadas en datos, especialmente a quienes buscan mejorar la precisión en la identificación de roles, habilidades y cualificaciones para una mejor toma de decisiones en la contratación o la planificación de la fuerza laboral. Los usuarios técnicos interesados en integrar marcos estandarizados en su análisis también encontrarán esta herramienta muy relevante. ### Investigación relacionada El diseño y la evaluación de nuestro clasificador de medios de vida se presentan en Saroglou, S., Diamantaras, K., Preta, F., Delianidi, M., Benisis, A. y Meyer, C.J. (2025). Mejora de la compatibilidad laboral: vinculación de ocupación, habilidad y cualificación con las taxonomías ESCO y EQF. *Preprint de arXiv arXiv:2512.03195*. . {% hint style="info" %} Puedes encontrar todo el código relacionado en [la página de GitHub de Tabiya](https://github.com/tabiya-tech/tabiya-livelihoods-classifier/tree/main). {% endhint %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.tabiya.org/tabiya-documentation/es/nuestra-pila-tecnologica/livelihoods-classifier.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.