Здравствуйте!
Данный проект был подготовлен как итоговый в курсе "Прикладной Python" от Техноатома в МИФИ. Мы были объединины в команду
и сделали вк-бота, который по описанию советовал фильм, еду и вино. А так же отвечал на всякие вопросы. Для еды, фильмов 
и вина были взяты датасеты с Kaggle с описанием продуктов. Были созданы модели на основе word2vec, чтобы находить наиближайшие
по описанию объекты. Данные модели я загрузить не могу, так как их размер превышает 100mb.
Для вопросно-ответной системы мы использовали датасет с "Ответов Mail.ru", который был предоставлен нам нашим ментором.
Модель была основана тоже на word2vec. Мы искали самый ближайший по мнению модели вопрос из датасета и давали ответ.
Поскольку я был на ML-треке, я с сокомандниками с моего направления занимался ML-задачей. Остальная часть нашей команды (1 человек)
была с web-трека и занималась созданием бота и интегрированием туда функций.
Команда состояла из 4х человек.
Сюда были загружены только python-файлы, все модели w2v и annoy(для быстрого поиска), а также датасеты загрузить не удаётся
из-за ограничения по объёму загружаемых файлов.
Спасибо за внимание!