Un asistente de consultas con información refrente a la universidad Tecnológica de la Habana José Antonio Echeverríá (cujae) que funciona usando TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) para vectorizar las preguntas y respuestas (Que decidi que debía conocer) y luego mediante la similitud del coseno se puede encontrar la pregunta más similar, a menos que exceda el umbral de similitud

Se emplean los contenidos aprendidos en la optativa de python como POO y el uso de matplotlib para representar como funciona el TF-IDF

Es importante entender que el asistente suele equivocarse mayormente cuando se le pregunta algo que no conoce por eso se da la retroalimentación al usuario en la parte de ¨preguntas frecuentes¨ para que sepa de lo que es capaz de responder el asistente

El asistente es capaz de responder preguntas desde como matricularse en la universidad, becas, donde se podra comer, transporte y de algunos lugares y eventos significativos

El resultado del proyecto es una aplicación de escritorio bastante visual e intuitiva que espero que le guste.

Pantalla Principal de la aplicación

Ejemplo de uso con mostrado de graficado

Ejemplo de pantalla Emergente

El proyecto también cuenta con efectos de sonidos y dentro del repo existe un video donde se muestra y explica su uso

Bibliotecas usadas Trabajo con los Datos from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

Uso de efectos de sonido import pygame

Trabajo con las pantallas de la aplicación import tkinter as tk from tkinter import scrolledtext, ttk from PIL import Image, ImageTk

Trabajo con Graficas from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import matplotlib.pyplot as plt

Creado por Andy Clemente Gago 2do de Informática Optativa de Python tutora Lic. Sheila Leyva Sánchez