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基于大模型的招生管理服务平台设计与实现

2025-05-29 17:38

Alice:

大家好！今天我们来聊聊如何结合‘招生管理服务平台’和‘大模型’提升高校招生工作的效率。我先简单介绍一下背景吧。目前很多高校都建立了招生管理系统，但这些系统往往功能单一，缺乏智能化支持。最近几年，随着大模型技术的发展，我们有了新的思路。

 

Bob:

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嗯，确实如此。比如，传统的招生管理系统可能只能处理一些基础的数据录入和查询任务，而无法进行深度的数据挖掘或预测。如果能引入大模型，应该可以解决不少问题。

 

Charlie:

没错，不过具体怎么操作呢？比如，我们需要收集学生的个人信息、成绩、兴趣爱好等数据，然后通过大模型进行分析，最终帮助学校做出更科学的录取决策。

 

Alice:

对，我们可以使用Python中的深度学习框架TensorFlow或者PyTorch构建一个大模型。首先需要准备数据集，将所有考生的信息标准化后输入到模型中。这里是一段简单的代码示例：

import tensorflow as tf

招生管理服务平台

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

 

# 构建模型

model = Sequential([

Dense(64, activation='relu', input_shape=(num_features,)),

Dense(32, activation='relu'),

Dense(1, activation='sigmoid')

])

 

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

Bob:

这段代码看起来是用于二分类任务的，比如判断某位学生是否会被录取。那么，对于多分类问题，比如区分不同专业的优先级，又该如何调整呢？

 

Alice:

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如果是多分类任务，只需要修改最后一层的激活函数和损失函数即可。例如，改为softmax激活函数和categorical_crossentropy损失函数：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

Charlie:

除了分类任务，大模型还能做些什么？比如说自然语言处理方面的应用，比如分析学生的自荐信。

 

Alice:

当然可以！我们可以使用预训练的语言模型如BERT来进行文本分析。以下是加载预训练模型并微调的一个例子：

from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

 

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

 

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")

labels = tf.constant([1]) # 0: negative, 1: positive

outputs = model(inputs, labels=labels)

loss, logits = outputs.loss, outputs.logits

 

Bob:

听起来很厉害！这样不仅提升了系统的智能化程度，还大大节省了人力成本。

 

Alice:

没错，未来我们还可以继续探索更多应用场景，比如动态调整招生政策、实时监控申请进度等等。希望今天的讨论能给大家带来启发。

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