小明：最近学校在推行智能化管理，听说你们在用大模型来处理荣誉称号评选？
小李：是的，我们正在尝试将大模型引入学工管理系统，特别是在荣誉称号的评选过程中。
小明：那具体是怎么操作的呢？有没有什么代码可以参考？
小李：我们可以先用Python构建一个简单的文本分类模型，用于筛选符合条件的学生。
小明：那能不能给我看看代码？
小李：当然可以。下面是一个使用Hugging Face的Transformers库进行文本分类的例子：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
result = classifier("This student has outstanding academic performance and leadership skills.")
print(result)
小明：这个模型能用来判断学生是否符合荣誉称号的标准吗？
小李：是的，只要我们有足够多的标注数据，就可以训练出一个准确的模型来辅助评选。
小明：听起来很高效，那这样会不会减少人工审核的工作量？
小李：没错，而且还能提高评选的客观性和一致性，避免人为偏见。
小明：看来大模型真的能为学工管理带来很大的改变。
小李：没错，未来我们还可以进一步结合大数据分析，实现更智能的学工管理体系。
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