Наверное я чего-то не понял.
С одной стороны "учу модель по похожим вопросам находить уже имеющиеся в модели ответы". Т.е. как бы умеете это делать.
С другой стороны: "При вводе вопроса, как мне найти самый близкий по значению из уже имеющихся в модели" - т.е. как бы спрашиваете, а как это сделать?
Вы уж как-то определитесь. Что вы делаете, как вы делаете, и чего хотите достичь.
Хотя исходя из фразеологии вопроса: "Как в sklearn найти самый похожий элемент модели", " находить уже имеющиеся в модели ответы", "Тот, по которому модель находит ответ" очень похоже, что вы начали что-то делать (ну да "разбиваю на слова, обрабатываю, лемматизирую, векторизую" - т.е. по сути просто вызываете готовые функции) даже не ознакомившись с тем, что такое sklearn, ни как и для чего она используется, ни что такое "модель" и как с ними работают в машинном обучении, ни как ищут подобные тексты. Как же вам что-то объяснять, если нет азов-фундамента?
Поэтом рекомендую начать с того, чтобы разобраться с основами, а потом переходить к решению какой-то своей задачи. Тем более про работу с текстами в машинном обучении написано очень много чего.
