小明：最近我在研究一个校友系统，感觉数据量挺大的，但一直没找到好的方法来分析这些信息。
小李：那你有没有考虑用大模型训练的方法？比如用BERT或者RoBERTa来处理校友的留言、简历等文本数据。
小明：具体怎么操作呢？我有点不太懂。
小李：我们可以先收集校友的数据，包括他们的职业背景、兴趣爱好、联系方式等。然后使用Python进行预处理，比如去除停用词、分词、构建词向量。
小明：那代码方面呢？
小李：可以这样写：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
# 加载校友数据
data = pd.read_csv('alumni_data.csv')
# 文本预处理
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
print("特征维度:", X.shape)
小明：这好像只是做了特征提取，怎么跟大模型结合呢？
小李：我们可以将这些特征输入到预训练的大模型中，比如使用Hugging Face的Transformers库：
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
import tensorflow as tf
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer(data['text'].tolist(), return_tensors='tf', padding=True, truncation=True)
outputs = model(inputs)
小明：明白了，这样就能更好地理解校友之间的关系了。
小李：没错，这就是数据挖掘与大模型训练的结合，可以显著提升系统的智能性。