纸质档案种类繁杂，整理工作以人工为主，效率和质量受到了一定的限制，而数字化的推进使纸质档案逐步向数字档案转化，为档案的便捷管理提供了基础。但档案数字化的发展进程依然需要大量的人力物力提供支撑。随着计算机技术的发展逐步趋向实用化，作为信息技术发展方向的人工智能脱颖而出，其独特的感知、决策和学习机制使档案数字化向更加智能化的方向迈进。

1、数字档案分类检索的结构

在“数字中国”建设推动下，档案智能化服务成为档案事业转型升级的核心方向，也是国家治理体系和治理能力现代化建设的重要支撑领域。随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,我国档案服务模式正经历从数字化向智能化转化的深刻变革，目前，数字档案分类检索的结构如表1所示。

表1 数字档案分类检索的结构

2、应用优势

人工智能赋能数字档案分类检索，所展现出的优势不仅体现为性能层面的革新，更涉及信息认知机制、处理模式及系统智能演化能力的深层转变。此类优势源自其具备的高维运算特性、复杂关系抽取能力及模型结构可塑性，进而使数字档案资源在组织、整合与调用等多个阶段呈现出全新的技术样态与认知路径。

一方面，人工智能在处理高维异构信息时展现出极强的兼容潜能，能够在复杂的档案信息生态中实现跨类别、跨时段的数据调度逻辑统一，从而打破传统方法对类目边界的依赖与限定。这种体系内自洽性有助于提升档案分类机制的鲁棒性，避免因类属模糊引发的归档混乱。

另一方面，人工智能可有效识别档案内容与其上下文之间的潜在联系，为分类与检索建立基于逻辑关联的动态索引网络。这一能力可使系统能够跳出线性标签体系的束缚，转向图谱化的知识结构建构模式，从而有效支撑语义跨域调度，显著增强档案之间的可交互性与可拓展性。而在应对语义漂移与术语演化方面，人工智能具备极强的适应弹性。凭借对语用环境中词义迁移的微观信号的捕捉，系统可逐步形成动态概念边界识别机制，在不依赖静态规则体系的条件下实现语义稳定性维持。这种对术语生命周期的主动调节，有效缓解了传统档案系统面对新兴词汇时的滞后性困境。

人工智能还具备模型集成与多策略推理优势，它可在并行算法间构建判别机制，对分类结果进行多角度验证与校准。该机制的引入会显著减少因算法偏倚造成的误分类问题，从而为档案管理提供更为稳健的决策支撑，形成内在纠错与外部适配的双重保障。

3、应用路径

人工智能技术以其深层语义建模、多模型集成与语用适配能力，为数字档案分类检索提供了机制创新与结构重构的现实路径。下文从任务链条视角出发，围绕预处理优化、分类策略融合、模态解析拓展与意图识别驱动四个维度，系统梳理人工智能在数字档案分类检索中的具体实现路径。

构建语义标注驱动的档案预处理机制

数字档案分类检索的前置环节是预处理阶段，其任务并非仅限于数据清洗，而是构建一个基于语义标注体系的多维字段解析流程。该路径的核心在于设立语义驱动的分层标签体系，旨在为后续模型训练提供结构明确、语义清晰、信息完整的输入载体。具体操作需从档案原始数据中集中提取多类元数据字段，包括题名、责任主体、形成时间、文种类型等，并对每一字段嵌套词性标记与上下文语义标签，构建语义索引对照表。此过程中，需结合句法分析树对长文本进行结构解构，同时部署命名实体识别模型提取人名、地名、机构名、时间表达等实体项。接着，应将实体项与领域词表进行交叉验证，通过查验术语匹配率与语义一致度进行筛选，剔除低置信度标签。所有字段统一采用统一语义编码协议处理，按“字段—属性—语义角色”三层格式重组存储，并为每个字段分配唯一语义向量。预处理阶段还需配套部署冗余数据识别机制，对结构冗余、内容重复、标点异常等非一致性现象进行系统消解，最终输出高质量、语义统一的中间件数据集。上述流程要求以领域词表更新机制为支撑，定期维护标签库和术语本体，确保语义标注具备领域特异性与时间演化能力。

构建基于多模态协同的自动分类体系

档案自动分类系统需摆脱单一模型运行模式的局限，构建由多模型协同支持的并行处理体系。此路径的核心在于引入模型调度机制，根据不同档案类型、格式与领域属性，对应配置差异化的分类模型，并以结果综合融合的方式实现最终归类决策。操作起点是分类任务的初级聚类判断模块，该模块基于规则引擎对档案的文本结构、元数据种类、附件数量等要素进行初始分析，输出预判标签。此标签作为模型调度信号，驱动模型调度中心从模型库中加载匹配度最高的算法模型组合。模型库内应包含浅层文本分类器(如支持向量机、朴素贝叶斯)、深层神经网络(如双向编码器表征法、鲁棒优化)及图神经网络(graph neural network, GNN)等结构多样的模型单元，并对每种模型设定适用范围、训练语料分布及目标标签数。分类过程中，多个模型需并行处理同一数据输入，生成概率分布矩阵。系统再将各模型输出汇总，借助置信度加权算法生成主标签结果，同时记录辅助标签与可能冲突类别。最终标签由阈值判断模块筛选，若低于置信度阈值，则自动转交人工复审端口。整个流程应由可视化分类日志系统支撑，记录每一次模型判定路径、输出差异与历史准确率，为后期模型再训练与任务适配提供回溯数据。模型调度中心需设有弹性接口，以支持新模型与旧模型的协同测试和无缝更新。

构建跨模态档案内容解析与聚类平台

现代数字档案常包含图像、扫描件、音频、视频等非结构化数据，单一文本处理方法难以适应复杂载体需求。为此，建议建立统一的跨模态解析平台，使不同类型的档案对象能够进入统一的处理逻辑结构。实施该路径需依据档案载体类型建立多模态入口，设置格式识别模块，把各类数据转为统一输入流。图像类数据须经光学字符识别(optical character recognition, OCR)、图像分类与版面解析三步处理，提取文字信息与图形结构；音频资料则通过语音识别系统进行文本转写，并结合语调识别主语与上下文情感极性；视频材料要先进行镜头切分与动作识别，再提取字幕、语音与场景元素并形成时间序列索引。上述模态数据均需映射至共享语义空间，采用统一编码机制进行对齐操作，从而确保同一档案中不同模态所表达的语义可被模型一致理解。聚类部分以多模态注意力机制为基础，结合语义相似度评估模型进行类间边界学习。平台还需设置模态权重调整模块，根据历史数据中各模态识别准确率分配动态权重，防止因某一模态失效导致整体分类偏差。平台应支持模态输出对照机制，用户可在平台端比对不同模态识别结果，校验多模态系统是否保持一致性表达。该路径要求平台具备横向扩展能力，以便未来接入更多模态数据格式，实现系统动态扩容。

构建用户意图识别的智能检索引擎

档案检索系统从静态索引机制迈向动态交互逻辑的关键在于识别用户的真实查询意图，并以此驱动检索引擎运行逻辑的个性化、智能化转型。构建用户意图识别驱动的智能检索引擎以用户输入行为为数据基础，构建行为轨迹建模系统与意图解析引擎。行为建模系统应采集用户在检索过程中的点击频次、跳出率、停留时长、关键词修改记录等数据项，并以时间序列方式组织，形成动态行为画像。此画像再输入意图解析模块，由序列分类网络，如双向长短期记忆-卷积神经网络(bidirectional long short-term memory-convolutional neural network, BiLSTM-CNN)结构进行语义类型判别，识别用户当前所追寻的信息类别、范围限定与偏好样式。意图判定后，检索引擎需切换至匹配模式选择节点，依据意图类型加载最适合的检索逻辑。若判定为实体型意图，系统应优先匹配具备结构字段的档案记录；若为模糊型意图，则应启用语义向量空间检索算法并提升上下文关联度因子。检索结果返回时，由排序调度器依据结果置信度与用户历史偏好进行动态排序调整。同时设定反馈监测端口，记录用户是否点击目标内容、是否下载、是否继续检索，以此不断更新意图判定模型参数。引擎端设有意图冲突诊断机制，当用户行为表现出意图转移或意图模糊时，系统需自动提示相关维度推荐项，辅助用户明确查询目标。

文源：信息记录材料 2025（12），作者：殷娜 山西省交通新技术发展有限公司，如有侵权请联系删除