小明：最近我在研究校友会管理系统，想看看能不能加入一些AI功能。
小李：你这个想法不错，AI确实能提升系统的智能化程度。比如可以利用自然语言处理来自动分类校友信息。
小明：那具体怎么实现呢？有没有现成的代码可以参考？
小李：我可以给你一个简单的例子，使用Python和NLTK库来识别校友的毕业年份。
小明：好的，那我先试试看。
小李：这是代码示例：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
def extract_year(text):
tokens = word_tokenize(text)
for token in tokens:
if token.isdigit() and len(token) == 4:
return token
return "未知"
# 示例数据
alumni_info = "张三，2015级计算机专业"
year = extract_year(alumni_info)
print(f"毕业年份：{year}")
小明：这段代码看起来挺基础的，但确实能提取出年份信息。
小李：是的，这只是初步尝试。未来可以结合机器学习模型，更准确地识别和分类信息。
小明：明白了，看来AI在系统中的应用潜力很大。
小李：没错，接下来我们可以考虑构建一个智能推荐模块，根据校友的兴趣和职业推荐活动。
小明：听起来很有前景，我得继续深入研究了。