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一网通办师生服务大厅与大模型训练的技术融合
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小李：最近我们学校上线了“一网通办师生服务大厅”，感觉特别方便。
小王：是啊，不过你觉得它能和大模型训练结合起来吗？
小李：当然可以！比如，我们可以用大模型来分析学生的服务请求数据，自动分类并推荐处理方式。
小王：听起来不错，那具体怎么实现呢？
小李：我们可以用Python写一个简单的文本分类模型。例如，使用scikit-learn库进行训练。
小王：能给我看看代码吗？
小李：当然，以下是一个简单的示例：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# 示例数据
texts = ["申请助学金", "课程安排问题", "宿舍维修申请", "考试时间查询"]
labels = ["financial", "course", "housing", "exam"]
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit(texts, labels)
prediction = model.predict(["宿舍漏水"])
print("预测结果:", prediction[0])
小王：这个模型虽然简单，但确实能帮助我们快速识别用户需求。
小李：没错，未来还可以引入更复杂的模型，如BERT，进一步提升准确率。
小王：这样“一网通办”就能真正实现智能化服务了。
小李：对，这正是教育信息化的发展方向。
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