高校消息中台与AI技术融合实践
小李：最近学校在推进信息化建设，听说引入了“消息中台”系统？
小王：对啊，这个系统主要是用来统一管理各种通知、公告和学生反馈的。以前各个部门都是独立发消息，现在通过中台集中处理，效率高多了。
小李：那AI是怎么介入的呢？
小王：我们开发了一个基于AI的智能分类模块。比如，学生发来的邮件或留言，AI可以自动识别内容并归类到相应的部门，比如教务、学工或者后勤。
小李：听起来很实用，能举个例子吗？
小王：比如学生投诉宿舍设施坏了，AI会自动将这条消息分派给后勤部门，并且生成一个工单。同时还能根据历史数据预测问题类型，提前安排维修人员。
小李：那代码方面怎么实现的？
小王：我们用Python写了一个简单的分类模型，使用的是scikit-learn库。下面是一个示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 假设已有训练数据
X_train = ["宿舍漏水", "选课问题", "食堂食物质量差"]
y_train = ["后勤", "教务", "后勤"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 测试数据
test_message = "宿舍空调不制冷"
test_tfidf = vectorizer.transform([test_message])
prediction = model.predict(test_tfidf)
print("预测分类:", prediction[0])
小李：原来如此，这样就能大大提高响应速度了。
小王：没错，这就是消息中台与AI结合的优势，特别是在高校这种信息量大的环境中。
本站知识库部分内容及素材来源于互联网，如有侵权，联系必删！