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小李：嘿，小张，听说我们单位最近在推“一网通办”平台？听起来挺高科技的。
小张：是啊！现在都提倡数字化转型了，这个平台就是为了让老百姓办事更方便。不过你知道吗，背后其实有很多人工智能的技术支持呢。
小李：哦？比如哪些技术呀？
小张：像自然语言处理（NLP），可以帮助理解用户的申请材料；还有机器学习算法，能预测用户可能需要的服务类型。
小李：哇，听起来很厉害。那你能给我举个例子吗？
小张：当然可以。比如说，我们要做一个智能客服系统，它可以根据用户的问题自动分类并给出答案。
小李：这怎么实现呢？
小张：首先，我们需要一个文本预处理函数：
def preprocess_text(text):
# 去除标点符号和数字
import re
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
text = re.sub(r'\d+', '', text)
return text.lower()
然后，我们可以使用TF-IDF向量化文档：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([preprocess_text(doc) for doc in documents])
最后，训练一个简单的分类器：
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)
小李：太棒了！这样不仅提高了效率，还节省了很多人力成本。
小张：没错，而且随着数据积累，模型会越来越准确。未来我们还可以加入更多AI功能，比如语音识别直接录入信息等。
小李：真是令人期待啊！看来以后咱们的工作也会变得更有意思了。
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