Программирование — работа в Великом Новгороде

Язык программирования: Python Для работы На работе поставлена задача, она же является и темой ВКР. 1. Данные по вакансиям и резюме берутся с hh. (данные частично спарсены) 2. На вакансию поступают отклики. 3. Задача выбрать наиболее подходящего кандидата среди этих откликов, используя методы ML. То есть разработать модель Скилы кандидатов и в вакансиях в текстовом виде. Можно учитывать их семантическую близость при выборе кандидата. Как я понимаю, это задача регрессии. Но возможно и задача ранжирования или рекомендательная, и я с ними не знакома. Нужна помощь в выборе модели и объяснении выбора. Стоит ли рассчитывать семантическую близость, переводя текст в вектора, или лучше воспользоваться алгоритмом и регулярными выражениями. Модель Gensim w2v обучена для рассчета сем.близости в google colab, но библиотека не устанавливается локально в Visual studio code. То есть нужна помощь в объяснении в целом (дальше я сама) и в решении локальных задач - как например с установкой библиотеки. Возможно потребуется подключение в моему компу