锦中融合门户系统

随着人工智能技术的快速发展，大学综合门户作为高校信息化建设的重要组成部分，正在逐步与AI技术深度融合。通过引入自然语言处理、机器学习等技术，大学门户可以实现更高效的信息管理、个性化的学习推荐以及智能化的服务支持。

在实际开发中，我们可以利用Python构建一个简单的智能问答模块，集成到大学门户系统中。以下是一个基于Flask框架和NLP库（如spaCy）的示例代码：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import spacy

    app = Flask(__name__)
    nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")

    @app.route('/ask', methods=['POST'])
    def ask():
        question = request.json.get('question')
        doc = nlp(question)
        # 简单提取关键词作为回答
        answer = " ".join([token.text for token in doc if token.pos_ == 'NOUN'])
        return jsonify({'answer': answer})

    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

上述代码实现了基本的问答功能，用户输入问题后，系统会提取其中的名词作为答案返回。虽然这是一个简化版本，但展示了如何将AI技术嵌入大学门户系统中。

未来，随着深度学习模型的优化，大学门户可以进一步实现自动课程推荐、智能辅导、学术资源匹配等功能，提升用户体验和教育质量。