融合门户与人工智能在统一新闻系统中的应用

小明：最近我在研究统一新闻系统，感觉传统方式有点落后了。

小李：是啊，现在很多平台都在尝试引入人工智能技术，比如自动分类和推荐新闻。

小明：那怎么把人工智能和融合门户结合起来呢？

小李：融合门户可以作为一个统一的入口，将来自不同来源的新闻聚合在一起，而AI则能对这些信息进行智能处理。

小明：听起来不错，能不能给我看看具体的代码示例？

小李：当然可以。我们可以用Python做一个简单的新闻分类器。

小明：那我试试看。

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

    # 示例新闻数据
    news = [
        "科技公司发布新款手机",
        "体育赛事冠军出炉",
        "最新电影上映，观众反响热烈"
    ]
    labels = ["科技", "体育", "娱乐"]

    # 特征提取
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(news)

    # 训练模型
    model = MultinomialNB()
    model.fit(X, labels)

    # 预测新新闻
    new_news = ["人工智能发展迅速"]
    X_new = vectorizer.transform(new_news)
    prediction = model.predict(X_new)
    print("预测类别:", prediction[0])
    

小明：这个例子很直观，但实际应用中可能需要更复杂的模型。

小李：没错，可以考虑使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建更强大的分类系统。

小明：明白了，融合门户加上AI，确实能让统一新闻系统更加智能化。

小李：是的，这将是未来的发展方向。