QNA_project:Career360项目

QNA项目（主要的NLP项目）： 众所周知，在通过12年级后，一个人必须出现并清除其各自的更高学历考试（工程学的JEE，医学的NEET，BBA，MTech等）。 我们想到了很多问题，我们在Google上进行了广泛的搜索以获取答案，例如（上一年的排名，分班，学费，哪个大学最适合我们的排名等。.数千个问题）。 因此，这里有一个基于NLP的BOT，它经过庞大的问题/答案数据集训练，可为各个领域的大学提供所有问题中最好/最合适的答案。 过程： 数据预处理（M. IMP）。 将问题和单词的向量存储到字典中。 输入问题的拼写纠正和分词。 查找向量之间的余弦相似度（以查找前30个答案）。 最佳答案的计算公式为：w1 *（相似度）+ w2 *（答案上的计数）+ w3 *（常用词数） 文件： add_words_dictionary.py：此文件将数据集中的重要特定单词添加到字典中，以进行