Как нейросеть научить понимать текст?
Коротко: никак.
Ты можешь попытаться классифицировать тексты по тематике, используя ключевые слова, и искать те тексты / фрагменты, которые содержат те же ключевые слова, что и заданный вопрос.
Но даже такое определение содержит кучу проблем.
1. Слова могут иметь разные словоформы. Нужен стемминг для выделения корней слов.
2. Какие слова считаются ключевыми? Нужен как минимум частотный анализ слов. Слова с очень высокой частотой будут менее полезны при работе.
3. Порядок слов может менять смысл вопроса. Значит, придётся использовать рекуррентные (seq2seq) сети.
4. Нужно понять, как кодировать подаваемые на вход ключевые слова. Неудачное кодирование может сильно ограничить возможности сети.

И после этого тебе нужно будет найти/создать большую базу (десятки тысяч и более элементов) пар "вопрос-ответ", на которой ты будешь обучать свою сеть. И то, после этого она сможет только отвечать на наиболее похожие вопросы из этой базы (плюс/минус формулировка). Обычно горе-программисты убегают с плачем на этом этапе.

Честно, примитивный частотный анализ (какие слова встречаются в тексте ответа и в тексте вопроса) может дать менее бредовый результат, и будет проще в реализации.

Вот пример такой нейросети https://russiannlp.github.io/rugpt-demo/
Там написано как создать