# Clasificador de medios de vida

El Clasificador de Medios de Vida Tabiya ofrece una implementación fácil de usar del paradigma de enlace 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 las Habilidades, se recuperan entradas relacionadas con ESCO. El procedimiento consta de dos pasos discretos, extracción de entidades y búsqueda por vectores de similitud.

### Arquitectura del modelo

<figure><img src="/files/3ffdc9c317ac56398098e5c404711fcefbe4dca0" alt=""><figcaption><p>Canalización de enlace de entidades de trabajo</p></figcaption></figure>

### Público objetivo

La herramienta está dirigida a especialistas en análisis de la fuerza laboral, tecnologías de reclutamiento y gestión del capital humano, así como a investigadores centrados en los mercados laborales y los datos de empleo. Atiende a organizaciones y profesionales que se ocupan de analizar, categorizar y optimizar descripciones de puestos o currículums a escala. Los usuarios ideales incluyen a quienes trabajan en tecnología de RR. HH., servicios de asesoramiento profesional y soluciones de talento basadas en datos, particularmente aquellos que buscan mejorar la precisión en la identificación de roles, habilidades y cualificaciones para una mejor toma de decisiones en contratación o 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). Enhancing Job Matching: Occupation, Skill and Qualification Linking with the ESCO and EQF taxonomies. *preimpresión arXiv arXiv:2512.03195*. <https://arxiv.org/abs/2512.03195>.

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Puede encontrar todo el código relacionado en [la página de GitHub de Tabiya](https://github.com/tabiya-tech/tabiya-livelihoods-classifier/tree/main).
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