人工智能在檔案分類與檢索中的實踐與優化策略探析

中圖分類號：G273 文獻標識碼：A

檔案作為人類社會活動的重要記錄，承載著豐富的信息資源，對服務群眾、支持經濟社會發展發揮著重要作用。傳統的檔案分類與檢索主要依賴人工操作，效率低下且容易出現錯誤。近年來，我國積極推進電子檔案發展，檔案分類與檢索效率有所提高，但智能化水平依然不高，整體功能也不豐富，無法滿足群眾多樣化需求。隨著人工智能技術的不斷成熟，利用機器學習、自然語言處理、圖像識別以及音頻視頻處理等技術，不僅可實現檔案的自動分類和快速檢索，還可提高分類層次和準確性，構建知識圖譜與神經網絡，為用戶提供多元化、個性化服務。2025年以來，隨著國內AI平臺的井噴式發展，為人工智能賦能檔案管理工作提供了良好契機。

黨中央、國務院高度重視檔案信息化建設工作，出臺多個政策文件積極推進人工智能在檔案管理領域的應用。早在2021年，中央印發《“十四五”全國檔案事業發展規劃》中就明確提出，“加強大數據、人工智能等新一代信息技術在數字檔案館（室）建設中的應用”“積極探索知識管理、人工智能以及數字人文等技術在檔案信息深層加工和利用中的應用”。2024年11月《電子檔案管理辦法》正式出臺，第三十五條提出“積極利用人工智能等信息技術，開展編研、展覽和建設專題數據庫等工作，不斷開發檔案數字資源”。研究人工智能技術在檔案分類與檢索中的實踐和應用，已經成為當前檔案工作研究的熱點課題之一。

一、人工智能在檔案分類與檢索中的典型技術實踐

當前，不少國家和地區積極探索人工智能技術在檔案分類與檢索中的應用，形成一批實踐成果，顯著提高了管理效能，彰顯技術賦能的獨特優勢。主要表現在高自動化處理能力、智能檢索與語義理解、高精度分類與標簽生成、動態學習與自適應能力以及多模態檔案管理等方面。

1.圖像識別與音視頻處理技術

圖像識別技術對于包含大量圖像的檔案，如圖紙檔案、照片檔案、掃描文檔等，在分類與檢索方面可發揮重要作用。在照片檔案分類中，根據照片的內容、拍攝時間及地點等特征分類，可將照片分為人物照片、風景照片及活動照片等。基于內容的圖像檢索技術（CBIR），通過提取圖像的顏色、紋理及形狀等底層特征，建立圖像特征庫、訓練模型（SOTA模型），可實現對圖片類檔案的智慧檢索。當用戶輸入檢索圖像或描述問題時，系統根據模型計算結果自動匹配相似度最高內容進行展示。比如，在用戶輸入“木牛流馬”照片時，系統將自動檢索和匹配，抓取相似照片向用戶呈現。

語音識別、視頻識別是人工智能的“耳朵”和“眼睛”。音視頻處理技術主要包括語音識別技術和視頻分析技術等。針對音頻和視頻檔案，運用深度學習（建立AED、CTC模型、RNNT框架）的音視頻語音識別技術，通過預處理、特征識別、特征匹配以及語言模型訓練等方式，可將音頻和視頻內容轉化為可識別的文本并提取關鍵特征，進而實現智能分類與檢索。

2.機器學習算法與知識圖譜構建

機器學習算法是人工智能的基礎，也是支撐檔案自動分類的核心技術之一。常見的機器學習算法包括支持向量機（SVM）、決策樹、樸素貝葉斯及神經網絡等。這些算法通過對已有檔案樣本的學習，構建分類模型，從而自動分類大量新形成的檔案。以神經網絡算法為例，該算法中卷積神經網絡（CNN）能夠自動提取圖像或文本的局部特征，對于包含圖像信息的檔案或結構化文本檔案具有較好的分類效果；循環神經網絡（RNN）則擅長處理序列數據，對于文本內容較長、語義關聯較強的檔案分類表現較好。根據國外一項測試表明，應用機器學習算法，其檔案分類的綜合準確率可達到 85% 以上，可大幅減少人工分類的工作量。

知識圖譜是一種將實體、關系和屬性等知識以圖形化的形式表示出來的知識庫。借助人工智能技術構建檔案知識圖譜，可以系統整合檔案文件的各類信息，進一步明晰各要素之間的關系，更好地理解檔案之間的關聯和語義信息，為用戶提供更全面和更多元的檢索服務。例如，在檢索某一歷史事件相關檔案時，系統可通過知識圖譜展示該事件涉及的人物、時間、地點及相關事件等信息，幫助用戶更深入地了解事件的全貌。

3.自然語言處理與大語言模型

自然語言處理技術（NLP）是人工智能的代表性技術，包括分詞、標注、文本挖掘、語義分析、機器翻譯、情感分析以及文本生成等。大語言模型（LLM）利用大規模語料數據展開預訓練，讓機器像人類一樣理解和思考。在檔案分類與檢索中，自然語言處理和大語言模型二者往往是聯合運用的，具體流程如下：

首先，利用自然語言處理對用戶輸入的檢索問題展開預處理，包括分詞、詞性標注、命名實體識別等。

其次，利用預訓練詞向量模型（如Word2Vec、GloVe等）將文本轉化為向量表示，通過對比向量間相似度來匹配檔案文檔，再利用大語言模型，深度理解用戶問題語義，對語義模糊、隱含語義展開修正。

最后，通過綜合分析向客戶可視化展示相關成果。應用AIGC技術還可生成文字、圖像及音視頻等多模態的信息展示，為用戶提供更加直觀、生動、智能與個性化的檔案服務。應用自然語言處理和大語言模型技術，推動檢索方式從傳統的關鍵詞匹配檢索向語義檢索轉變，提高系統對用戶真實意圖的理解能力，可大幅提升檢索的準確性和有效性，并向用戶提供更加多元化、個性化的服務，滿足不同用戶的需求。

二、人工智能在檔案分類與檢索應用中存在的問題與挑戰

1.數據質量有待提升

數據是人工智能模型訓練的基礎。數據質量直接決定模型性能。在目前的檔案管理中，在數據采集錄入方面還存在一些問題，導致檔案數據質量問題。

一是數據不完整。部分檔案在信息采集中可能存在作者、時間、標題及關鍵詞等信息不完整現象，影響模型對于檔案特征提取和分類的準確性。

二是數據不準確。當前檔案數據大部分要求使用OFD格式，一般不會出現錯誤，但部分人工錄入內容，可能會小概率地出現錄入錯誤、標注錯誤等，影響檢索的準確性。

三是數據格式不一。這是當前檔案數據質量面臨的最主要問題，目前檔案數據包括DOC、PDF、JPEG、TIFF及OFD等格式，結構不盡相同，降低了系統識別處理效率，影響模型訓練的效果。

2.模型適應性與算法偏見

隨著檔案管理外部環境與用戶需求的變化，現有模型難免出現適應性問題。比如，社交媒體檔案等新檔案類型的出現，相比于傳統檔案其內部結構具有特殊性，傳統分類模型無法適配，需要重新設計和訓練模型。此外，用戶的檢索需求日益多樣化和復雜化，檢索偏好隨著時代發展而不斷變化，現有模型可能無法滿足需求。基于模型應用的各類算法，一般是基于大數據、設計選擇和一定偏好而形成的，難以做到完全客觀，可能會存在一定系統性偏差，導致分類精確度下降。

3.數據安全與隱私保護

檔案是歷史的記錄，內容中可能包含一些涉密和隱私內容，如商業機密、個人隱私等，在檔案分類與檢索時存在數據安全與隱私保護問題。

一是在數據采取、傳輸、存儲和調用過程中，可能存在數據被泄露、篡改風險。

二是基于人工智能的各種算法在數據安全和隱私保護方面可能存在漏洞。

三是人工智能算法通常被視為“黑箱”模型，在涉及隱私數據處理時，可能增加用戶的不信任感，引發倫理問題。

4.技能不足與人才缺口

基于人工智能分類和檢索檔案，對檔案工作人員也提出更高要求。管理人員不僅要具備扎實的檔案管理知識，還要具備信息技術、大數據、人工智能以及系統操作能力。但目前部分檔案工作人員AI技能不足，無法適應工作需要。同時，在現有的檔案人才隊伍中，日常教育培訓不夠，各單位普遍欠缺兼具檔案管理知識能力與AI技能的專業人才。

三、人工智能在檔案分類與檢索中的優化策略

1.加強前端管理，提升數據質量

要想充分發揮人工智能技術在檔案分類與檢索中的應用，就必須加強檔案數據的前端管理，提升數據質量。

一是建立數據質量控制體系。按照“誰主管、誰負責，誰采集、誰負責，誰錄入、誰負責，誰審核、誰負責”的原則，健全完善數據錄入審核各項規章制度，加強數據審核校驗，切實保障數據信息采集錄入質量。

二是數據清洗和預處理。利用數據清洗工具，對現有檔案數據中存在的不完整、格式不一致現象，采取均值填充、回歸預測及格式轉換等方式處理，提升原始數據的質量。

三是保障數據采集的完整性。在構建檔案分類數據集時，要確保數據的多樣性和平衡性，避免數據偏差對模型訓練的影響。要涵蓋不同類型、不同年代以及不同來源的檔案，確保模型能夠學習全面的檔案特征。

2.改善模型適應性，減少算法偏見

針對模型適應性問題，可采用增強學習與遷移學習技術提高適應性。增強學習技術允許模型不斷根據新數據更新優化，以適應新檔案類型和分類標準的變化。遷移學習技術則可以利用已有模型知識，將其遷移到新任務中，可減少模型訓練的時間和成本。

一是在訓練過程中，引人交叉驗證、超參數調整等技術，優化模型性能。交叉驗證通過將數據集拆分為多個子集展開重復訓練和驗證。超參數是指訓練機器學習模型前人為設定的參數，通過對超參數的調整，有助于提升模型性能，防止過擬合或欠擬合，提高計算效率。

二是建立模型數據動態更新機制。根據檔案管理數據內容變化周期和更新頻率，及時調整和優化模型，提升模型的適應性。

三是使用多模型融合策略，將不同類型的AI模型融合，提高模型的適用性。比如，將支持向量機、神經網絡和決策樹模型融合，通過對不同類型的分類結果的學習分析，得到更加科學準確的分類結果。

四是對于算法存在的偏見問題，建立檔案數據倫理審查委員會，引入自我監督與外部監督，減少算法設計者與使用者（用戶）之間的信息不對稱和不信任現象，提升算法決策的客觀性和有效性。

3.保障數據安全，加強隱私保護

加強數據安全與隱私保護，是保障人工智能技術可靠應用的前提。

一是實行數據加密與訪問控制。在數據傳輸中，重要的檔案要采取AES、RSA等加密算法對數據加密，并使用SSL/TLS協議加密傳輸，防止數據在傳輸中被竊取或篡改。建立多級訪問控制機制，根據不同層次用戶的身份，授予不同權限，限制重要數據的訪問。比如，訪問控制（RBAC）模型，按照不同職務為用戶分配不同訪問權限，實現對敏感信息的控制。

二是設計隱私保護算法。采用差分隱私、聯邦學習及隱私保護計算等算法，更好地保護個人隱私。差分隱私通過在數據中添加噪聲，防止隱私被泄露；聯邦學習則是通過不交換原始數據方式訓練人工智能模型，以保護數據隱私；隱私保護計算則是保持數據不透明、不被泄露，防止數據被非授權算法竊取。

三是加強算法可解釋性研究。對于深度學習模型使用可視化技術，充分展示模型計算和決策過程，幫助用戶更好地理解模型算法，減少信息不對稱現象。

四是建立算法評估和審核機制。對人工智能算法的公平性、隱私保護等方面展開評估和審核，確保算法符合法律和倫理要求。

4.加強人員培訓，提升隊伍素質

加強人員培訓和隊伍建設，是提升檔案智慧分類和檢索效能的重要支撐。相關單位要建立“檔案 + AI”跨學科培訓體系，圍繞語言處理、機器學習及深度學習等內容，進一步加強現有人員的教育培訓，確保人員能夠熟練運用相關平臺和配套工具，開展日常分類和檢索業務。要聚焦檔案管理與人工智能，加快培養和引進業內綜合性、復合型專業人才，帶動人工智能技術在檔案管理中深度應用。

四、結語

人工智能技術在檔案分類與檢索中的應用，為檔案管理帶來了革命性的變化，顯著提高了檔案管理的效率和服務質量。通過圖像識別與音視頻處理技術、機器學習算法與知識圖譜構建、自然語言處理與大語言模型等技術，可實現檔案資源自動分類與智能檢索，大幅提高工作效能，同時也為用戶提供更加多元和個性化的服務。檔案館和相關部門要進一步加強任務隊伍建設，強化技術支撐，做好數據安全與隱私保護工作，推動人工智能在檔案管理領域的深人應用和發展。

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作者單位：山東省海河淮河小清河流域水利管理服務中心