我想写一个ai对话系统，回复学生的就业问题。用python写。帮我写一段这样的代码

创建一个简单的AI对话系统，用于回答学生就业问题，我们可以使用Python的`nltk`库来进行文本处理，再加上`sklearn`库训练一个简单的模型，如基于规则的分类器或简单的机器学习算法。这里我给你一个基础的框架：

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 首先，你需要收集一些常见的就业问题和对应的答案数据集
# 定义问题和答案的数据字典
qa_data = {
    "问题1": "答案1",
    "问题2": "答案2",
    # ...更多问题和答案
}

# 数据预处理
def preprocess_questions(questions):
    # 分词，去除停用词，转换成小写等
    processed_questions = [nltk.word_tokenize(q.lower()) for q in questions]
    return processed_questions

# 将问题转化为向量
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(preprocess_questions(list(qa_data.keys())))

# 使用朴素贝叶斯分类器作为示例
y_train = list(qa_data.values())
clf = MultinomialNB().fit(X_train, y_train)

# 用户输入并预测
def chatbot_response(user_input):
    user_input = preprocess_questions([user_input])
    input_vec = vectorizer.transform(user_input)
    prediction = clf.predict(input_vec)[0]
    return f"对于你的问题：'{prediction}'，这是可能的答案."

# 示例使用
user_query = input("请输入你的就业问题：")
response = chatbot_response(user_query)
print(response)

这只是一个非常基础的模板，实际应用可能需要更复杂的模型和更大的数据集，也可能涉及深度学习模型如Transformer或BERT。此外，持续的训练和迭代以及对话流的设计也是关键。