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Nell'odierna era digitale, la generazione di citazioni significative e contestualmente rilevanti è diventata un'area di esplorazione interessante. Il progetto Quote Generation mira a sfruttare le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e gli algoritmi di apprendimento automatico per creare un sistema di generazione di preventivi dinamico e personalizzato. Gli approcci tradizionali alla generazione di preventivi spesso non hanno la capacità di adattarsi alle preferenze individuali e al panorama linguistico in continua evoluzione. Questo progetto affronta queste limitazioni incorporando modelli NLP avanzati, implementati in Python, per migliorare la qualità e la pertinenza dei preventivi generati.A differenza dei database statici di preventivi, il sistema proposto utilizza l'apprendimento automatico per analizzare le interazioni e le preferenze degli utenti, adattando i preventivi generati ai gusti individuali. L'implementazione include funzioni come l'analisi dei feedback degli utenti per garantire risposte personalizzate.