目標：實作聊天型機器人，可以以對話方式和機器人進行溝通，機器人會將問題進行分類，並依據分類結果，回覆設定好的回話
目標架構：將面試問題進行斷詞，並訓練SVM模型，使用者輸入後，可與根據模型進行分類，最後根據分類結果，回覆設定好的對話．

• 引導使用者輸入，可得到相對應的答案，可分為兩種模式（輸入"模式切換"或"切換模式"切換成不同模式）．
• 模式一-SVM模型判斷
  • 根據使用者輸入問題分成七大類（關於我、經歷、專案、獎項、論文、證照、興趣）
  • 根據類別回應相對應的訊息
• 模式二-if-in判斷
  • 根據使用者輸入的問題，包含相關字詞，則回傳相關應的訊息

• app.py： bot主程式
• QAresume： 模型副程式呼叫
• requirements.txt： python安裝程式清單
• resumeQuestions.csv： 面試問題蒐集
• dict.txt.big： Jieba字典
• mode_changed： json，bot控制目前模式的暫存
• QAProcess.ipynb： 建模型使用
• vectorterms： json，建模型使用
• cat_mapping： json，建模型使用