一、人工智能赋能档案分类与检索的关键技术应用

自然语言处理技术 

自然语言处理技术有助于突破传统字符匹配的局限性。从档案分类的角度看，借助自然语言处理技术，可以通过语义分析、句法解析等技术处理，将非结构化数据转化为计算的语义表示，形成结构化数据。通过构建领域专属词向量空间，档案中的专业术语和模糊表达以及缩略语能够被精准识别，进一步提升系统对档案内容的理解深度，实现跨类别的智能归类，提升档案归类效率。从检索角度看，自然语言处理技术能够借助意图识别，对自然语言输入查询进行转化，形成符合系统要求的结构化检索表达式，使检索结果更加精准，解决传统检索“词不达意”的困境。特别是在复杂语言环境下，能够利用自然语言处理技术精准地了解用户需求，对档案资源进行精准检索，为用户提供高质量的档案内容服务。

机器学习与深度学习技术

借助机器学习与深度学习技术能够构建动态优化的处理模型，方便档案管理。从机器学习技术角度看，通过特征工程能够将档案数据的关键属性转化成数学向量，利用算法构建的分类器，可以对档案类别精准判定。在结构化档案处理中机器学习优势非常明显，通过迭代训练，有效提升机器学习的效率，优化分类边界。从深度学习技术层面看，借助神经网络可以对档案数据的深层次特征进行分析和提取。在档案分类任务中，深度神经网络能够对档案内容的隐含词义、层级的结构进行精准捕捉，提升档案分类质量。在检索任务中借助深度学习技术可以提升检索结果的精准度，更加匹配用户对档案信息的需求。通过机器学习与深度学习技术的广泛应用，既保留了机器学习的小样本场景下的可靠性，又能够利用深度学习在复杂模式下的优势，提升档案分类与检索效率和质量。

智能索引技术

在档案信息检索中，智能索引技术重构档案信息组织的方式，通过全新的索引体系提升检索的精准度。传统档案检索主要依赖人工模式，在检索过程中难免出现维度单一、呈现结果不全面等短板，而智能索引技术的应用可以通过自动抽取档案中的实体属性与关系，形成更契合用户检索需求的结构化知识索引网络。在检索过程中，既实现传统的主题分类等检索需求，更能够借助实体关联、语义层级等隐性知识，使检索信息范围更广，呈现的结果更加智能精准。同时借助动态索引更新机制，可以对新归档文件的特征信息进行精准捕捉，并对索引权重进行自主调整，确保索引体系与档案资源能够得到同步更新。在检索过程中借助智能索引技术，用户既可以通过关键词对所查阅的档案信息进行精准定位，又可以沿实体关系网络进行关联检索，对相关档案信息进行收集，提升档案资源的可发现性。

多模态数据处理技术

多模态数据处理技术能够提升档案的处理效率，为不同类型非文本档案提供统一的智能处理框架，借助模态转换与特征融合，能够使不同格式的档案发生语义关联，为档案信息资源整合和检索提供技术支撑。通过借助多模态的数据处理技术，可以对图像档案进行视觉特征提取，并结合光学字符识别技术将其转化成为文本信息，使图像类档案既有文本特征，又具备视觉特征，更方便检索利用。对于音频档案，可以借助语音识别技术对音频进行文本处理，借助语调、语速等声学特点，实现对音频档案内容的全方位解析。同时多模态数据处理技术还可以通过注意力机制与跨模态映射，对不同模态的特征向量进行投射，使不同类型的档案能够基于语义关联进行精准分类，为档案检索提供丰富的档案信息支持。通过多模态数据处理技术应用，使档案智能检索得更为方便简洁，用户查询文本档案的同时就可以关联与之相关联的音频、视频、图像等档案，形成全方位的档案信息图景，为用户提供更为丰富的档案信息支持。

二、人工智能赋能档案智能分类与检索的实践路径创新

智能分类的场景突破

传统档案分类模式主要依靠规则和经验判断，在分类过程中容易出现效率低、人工因素影响大等问题。人工智能技术嵌入档案分类，借助深度学习算法和多模态语义理解对档案分类底层逻辑进行重构。一方面，借助自然语言处理技术，系统可以对档案文本语义特征进行解析，对档案内容进行深度理解，解决了传统基于关键词匹配单一维度分类框架的局限性，借助跨模态语句类能够将碎片化的档案内容整合为结构化的档案知识网络，为后续档案信息开发利用检索提供支持。另一方面，生成AI模型，通过自监督学习能够对海量档案信息进行精准提取，形成分类规则。人工智能嵌入档案分类能够有效应对档案内容的复杂性和多样性的特点，通过持续自我学习更好地适应新的分类变化，实现了传统分类场景的新突破，提升了档案分类的智能化水平。

检索服务的范式革新

检索服务是档案管理部门为用户提供的诸多服务内容之一，借助人工智能技术可以使传统人工检索模式向智能化检索模式转型，提升档案管理部门服务的主动性和智能性，重构用户与档案管理部门的交互关系。传统检索系统受限于关键词匹配的局限性影响，难以处理与模糊关联隐含的查询需要，而借助人工智能技术可以将用户自然语言转化成为结构化语义表达，利用人工智能技术实现跨模态的语义检索，为用户提供更精准的检索结果。例如，用户输入“遵义会议对中国革命的影响”时，系统会自动关联档案中的“遵义会议”记录以及后续学者对这一课题的研究成果，生成多维度的关联结果，用户获得的信息更为全面，档案也更为真实。同时，基于用户行为分析与深度学习算法能够构建用户检索画像，对检索机制进行调整，为用户提供“千人千面”的检索结果。此外，在人工智能的支持下，还可以为用户提供可视化的检索内容，使检索结果一目了然，有效降低用户的信息处理成本，也使得档案管理部门提供的信息检索服务由原来的“档案信息支持”到“知识服务”跃升。

业务协同的流程再造

借助人工智能技术可以对档案管理流程再造，推动档案管理从“分段式管理”向“全链条协同”转型。很长一段时间，档案管理部门在业务工作开展过程中流程过于复杂，标准不统一，缺少部门之间的协同性。在数字时代背景下，借助人工智能技术，通过打造统一的数据中台和智能调度系统，可以实现对不同系统、层级、部门的档案资源进行整合，实现对业务流程再造。如在档案归档环节，借助人工智能系统可以对档案类型关键元数据进行精准提取，基于规则引擎与机器学习模型动态分配保管期限与分类标签，实现对档案的精准分类归档，减少人工干预可能出现的错误。在档案利用服务环节，利用人工智能技术形成的智能客服，可以及时地与用户沟通。了解用户需求并为其提供交互服务。在人工智能技术支持下，可以实现档案业务流程再造，使档案管理从传统的简单复印借阅向智能化服务转型，既提升了业务响应速度，也能够满足用户多元服务需要。

三、人工智能赋能档案智能分类与检索的保障措施  

技术保障

档案智能分类与检索需要先进的人工智能技术作为保障，通过构建自主可控的技术框架和安全防护体系，确保人工智能技术与档案智能分类与检索深度融合，发挥其技术赋能作用。首先，建立以国产化技术为核心的基础设施。采购自主可控的硬件设施、操作系统和算法框架，避免档案管理部门对国外技术的过度依赖，影响档案信息的安全性和可靠性。例如，在档案分类和检索过程中应嵌入区块链技术形成分布存储与智能合约执行机制，确保重要档案信息的安全性和完整性。其次，强化数据治理能力。要主动将数据清洗、异常检测等技术嵌入档案管理之中，解决档案数据的重复冗余、敏感性信息被泄露风险，提高档案管理质量，确保档案检索结果的科学性和准确性。同时建立多模态的数据融合平台，打通异构数据堵点，形成标准化的档案数据。此外，要建立智能系统持续学习与自优化机制，利用人工智能技术实现多节点模型的协同训练，在保障数据安全的前提下，提升档案分类与检索算法的泛化能力，保证服务质量。

制度保障

完善的制度机制是人工智能赋能档案智能分类与检索的重要保障。为此，首先，完善标准体系。围绕档案管理与服务实际，制定《档案人工智能分类与检索技术规范》，为人工智能嵌入档案分类与检索提供标准规范，明确数据标注规则、接口协议和模型训练操作流程等。推动跨系统、跨区域的互操作性。其次，完善相关法律规制。以《中华人民共和国档案法》为基本法，围绕人工智能赋能档案智能分类与检索出台相关配套的法律法规，明确人工智能在档案智能分类与检索方面的权责归属、规范敏感档案的开放权限，为人工智能赋能档案智能分类与检索提供法律保障。最后，完善协同机制。推动档案管理部门与司法部门、网信部门展开合作，通过交流合作、监督监管等方式，确保人工智能赋能档案智能分类与检索等相关工作在法律范畴之内。建立跨部门人工智能伦理审查委员会，对人工智能嵌入档案管理出现的算法偏见和数据垄断等问题进行动态监测，对出现的问题要及时解决。

人才保障

人工智能赋能档案智能分类与检索需要复合型人才的参与。因此，应将人才队伍建设作为档案管理部门的重要工作之一。首先，完善教育体系。对高校档案人才培养模式进行优化，在课程体系设置上增加人工智能、数据科学等交叉学科，为档案人才提升信息素养提供课程支持，为档案智能分类与检索相关工作的开展培养兼具理论素养和信息技术的复合型人才，解决当前在档案管理过程中的人才短板。同时推动职业教育改革，通过“1+X”证书制度，将人工智能技能认证作为管理人员必须教育的重要内容，提升档案管理人员的专业技能，为人工智能赋能档案智能分类与检索工作提供人才保障。其次，强化档案管理人员的知识更新。促进档案管理人员参加各类教育培训，为档案管理人员参与技术研发提供支持，深刻理解人工智能参与档案智能分类和检索的技术逻辑，能够将人工智能技术嵌入档案管理工作实际之中。同时，构建开放共享人的才流动平台，实现复合型人才在区域和行业间合理流动，解决档案管理部门复合型人才短缺问题。

结语：

在信息时代背景下，档案作为重要的信息资源，在经济社会发展方面发挥着重要作用。档案管理部门应重视档案信息资源的管理、开发和利用，传统档案管理模式更依赖于档案管理人员的个人素质，在分类和检索过程中还存在着很多问题。随着人工智能技术的不断发展，与档案分类和检索进行了深度融合，通过人工智能技术赋能可以对海量档案数据进行快速处理和分类，提高分类和检索的智能化水平，同时也提高了档案管理的整体质量，更好地挖掘档案信息的利用价值，推动档案管理向智慧治理转型，推动档案事业现代化发展。

文源：兰台内外2025侯燕，如有侵权请联系删除