File size: 1,366 Bytes
bc517f7 0ba7e77 bc517f7 0ba7e77 54108b8 bc517f7 d3d1bbd bc517f7 0ba7e77 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 | ---
library_name: transformers
tags:
- autotrain
- text-classification
- russia
- job
base_model: google-bert/bert-base-uncased
widget:
- text: I love AutoTrain
license: mit
language:
- ru
pipeline_tag: text-classification
---
Модель для классификации вакансий была создана на основе предобученной архитектуры BERT путем дообучения (fine-tuning) на специально размеченном датасете.
Датасет для обучения содержал 1000 текстов вакансий, сбалансированных по двум классам:
500 примеров — релевантные вакансии для IT-сферы.
500 примеров — нерелевантные вакансии, не относящиеся к сфере информационных технологий.
В результате модель научилась эффективно различать и категоризировать тексты вакансий на соответствующие IT и все прочие.
# Model Trained Using AutoTrain
- Problem type: Text Classification
## Validation Metrics
loss: 0.3812274634838104
f1: 0.8502415458937198
precision: 0.822429906542056
recall: 0.88
auc: 0.9464999999999999
accuracy: 0.845 |