给定合适的输入，生成一个自然语言处理（NLP）模型，该模型可以对用户给出的问题给出合适的答案。您需要提供代码，该代码可以将训练数据馈送到模型中并评估其性能。

一个问题答案训练数据集
以下是一个简单的基于深度学习的NLP模型，它具有一个嵌入层，一个LSTM层和一个全连接层。该模型的输出是对给定问题的回答。

```
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Embedding

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 测试模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
```

然后，您需要使用适当的NLP技术（例如分词、停用词删除、词形还原等）对训练数据进行预处理，以使其能够适合模型。然后，您可以将处理后的数据送入模型进行训练和评估。