BERT Regressor para Experiencia Laboral

Este modelo es un Fine-Tuning de dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased dise帽ado para extraer los a帽os de experiencia requeridos de descripciones de puestos de trabajo en espa帽ol.

Descripci贸n

El modelo recibe un texto (descripci贸n de empleo) y predice un n煤mero flotante que representa los a帽os de experiencia solicitados.

  • Entrada: Texto en espa帽ol.
  • Salida: N煤mero flotante de a帽os.

Rendimiento

  • MAE (Error Medio Absoluto): 0.12 a帽os
  • RMSE: 0.14 a帽os

Uso

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_id = "kg-mc/bert-regresion-experiencia-laboral"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)

texto = "Experiencia m铆nima de 5 a帽os como desarrollador ABAP en entornos SAP S/4HANA."
inputs = tokenizer(texto, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    output = outputs.logits[0][0].item()
    print(round(output, 2))
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Safetensors
Model size
0.1B params
Tensor type
F32
Inference Providers NEW
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Model tree for kg-mc/bert-regresion-experiencia-laboral

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