小明：最近我在研究顶岗实习管理系统，感觉传统方式有些笨重，有没有什么新技术可以优化？
小李：你可以考虑引入人工智能技术，比如用机器学习预测学生的实习匹配度，或者用自然语言处理来自动审核实习报告。
小明：听起来不错，那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：当然有。比如下面是一个简单的实习报告关键词提取示例，使用Python和NLTK库：
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
def extract_keywords(text):
tokens = word_tokenize(text.lower())
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word not in stop_words]
return filtered_tokens
report = "本次实习主要涉及数据分析和系统维护，掌握了Python编程技巧。"
print(extract_keywords(report))
小明：这个代码挺有用的！那顶岗实习管理系统应该有哪些功能呢？
小李：功能清单包括：学生信息管理、实习岗位发布、实习日志记录、导师评价、智能匹配推荐等。
小明：明白了，那结合AI后，这些功能会更智能化，比如智能匹配实习岗位，减少人工干预。
小李：没错，未来系统可以引入深度学习模型，根据学生历史数据和兴趣进行精准推荐。
小明：谢谢你的建议，我打算开始设计一个基于AI的顶岗实习管理系统。
小李：加油，祝你成功！