我想要设计一个和你类似的语言模型，针对大学根据专业就业指导的，可以帮我写段可以直接运行的代码嘛？（tensorflow）

要设计一个基于TensorFlow的大学生就业指导语言模型，首先你需要安装必要的库，例如TensorFlow、Keras或者PyTorch。这里我会给出一个基本的文本分类模型的框架示例，假设我们有预先整理好的专业相关的标签数据和对应的文本数据。

# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有了训练数据：
texts = ['计算机科学', '金融学', '心理学', ...] # 标题或者描述
labels = [0, 1, 2, ...] # 对应的专业类别

# 文本预处理
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
max_length = max([len(seq) for seq in sequences])
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length, padding='post')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, labels, test_size=0.2)

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.num_words, 16, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(len(set(labels)), activation='softmax')  # 输出层大小等于职业类别数量
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 使用模型预测
example_text = "计算机科学专业的未来趋势"
example_sequence = tokenizer.texts_to_sequences(example_text)[0]
example_sequence_padded = pad_sequences([example_sequence], maxlen=max_length, padding='post')
predicted_label = model.predict_classes(example_sequence_padded)