小明：最近我在研究一个校友信息管理系统，感觉传统方式效率不高，你有什么建议吗？
小李：你可以考虑引入人工智能技术，比如用自然语言处理来自动分类和整理校友信息。
小明：听起来不错，具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：当然可以。比如，我们可以使用Python的NLTK库来进行文本分类。
小明：那我试试看，先写个简单的例子吧。
小李：这是个基础的文本分类代码示例：
import nltk
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
# 示例训练数据
training_data = [ ('校友信息', 'alumni'), ('就业信息', 'employment'), ('活动通知', 'event') ]
# 特征提取函数
def extract_features(text):
return {word: True for word in text.split()}
# 训练模型
featuresets = [(extract_features(text), label) for (text, label) in training_data]
classifier = NaiveBayesClassifier.train(featuresets)
# 测试预测
test_text = "校友活动安排"
print(classifier.classify(extract_features(test_text)))
小明：这个代码能帮助我们自动分类信息，确实很有用。
小李：没错，而且这样的系统如果具备创新性，还可以申请软件著作权证书。
小明：对，这样不仅提升了系统的智能化水平，还能保护我们的知识产权。
小李：是的，这就是技术与法律的结合，也是未来发展的趋势。