crea un chatbot que pueda navegar por la web para recopilar informacion y analizarla para despues explicar la pregunta que le digiten los usuarios

Aquí te muestro un ejemplo de cómo puede ser creado un chatbot que pueda navegar por la web, recopilar información y analizarla en Python utilizando las bibliotecas `requests`, `BeautifulSoup`, `re` y `nltk`.

**Requisitos previos**

* Tenés que tener instaladas las bibliotecas `requests`, `BeautifulSoup` y `nltk`. Puedes instalarlas mediante pip:
```bash
pip install requests beautifulsoup4 nltk
```
* Tenés que haber descargado y instalado el corpus `punkt` en nltk:
```python
import nltk
nltk.download('punkt')
```
**El chatbot**

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import re
from nltk.probability import FreqDist

# Función para navegar por la web y recopilar información
def recopilar_informacion(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        return soup.get_text()
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return None

# Función para analizar la información
def analizar_informacion(texto):
    # Tokenizar el texto
    tokens = word_tokenize(texto)
    
    # Eliminar stopwords
    stop_words = set(stopwords.words('spanish'))
    tokens = [t for t in tokens if t.lower() not in stop_words]
    
    # Aplicar lematización
    lematizador = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lematizador.lemmatize(t) for t in tokens]
    
    # Eliminar símbolos y números
    tokens = [t for t in tokens if re.match('^[a-zA-Z]+$', t)]
    
    # Establecer la frecuencia de las palabras
    freq_dict = FreqDist(tokens)
    
    return freq_dict

# Función para responder a la pregunta del usuario
def responder_pregunta(pregunta):
    # Buscar información en la web relacionada con la pregunta
    url = f"https://www.google.com/search?q={pregunta.replace(' ', '+')}"
    informacion = recopilar_informacion(url)
    
    if informacion:
        # Analizar la información recopilada
        analisis = analizar_informacion(informacion)
        
        # Generar respuesta
        respuesta = "Según mi análisis, la información más relevante sobre la pregunta '{ pregunta }' es: \n"
        for palabra, frecuencia in analisis.most_common(5):
            respuesta += f"- {palabra}: {frecuencia} veces \n"
        
        return respuesta
    else:
        return "Lo siento, no puedo encontrar información sobre la pregunta."

# Iniciar el chatbot
print("Bienvenido al chatbot!")
while True:
    pregunta = input("¿Qué pregunta tienes? ")
    respuesta = responder_pregunta(pregunta)
    print(respuesta)
```
**Ejemplo de uso**

Si el usuario pregunta "¿Qué es Python?", el chatbot buscará información en la web y analizará la información recopilada para generar una respuesta que incluya las 5 palabras más frecuentes.

Recuerda que este es solo un ejemplo básico y que la respuesta del chatbot puede ser mejorable en función de la complejidad de la pregunta y la calidad de la información recopilada.