人工智能技术在街道办事处档案智能分类与检索中的应用研究

一、引言

街道办事处作为基层政府的重要机构，承担着社区管理、民生服务等多项职能，日常工作中会产生大量种类繁多、内容复杂的档案资料。这些档案涵盖人口信息、社区建设、社会保障等诸多方面，是街道工作的重要记录，对于总结工作经验、辅助决策制定以及为居民提供服务等有着关键作用。然而，传统的档案分类与检索主要依靠人工操作，存在效率低下、准确性不足等问题。随着人工智能技术的飞速发展，其在自然语言处理、图像识别、机器学习等领域取得的成果，为街道办事处档案管理的智能化升级带来了新机遇。将人工智能技术应用于档案智能分类与检索，能够有效解决传统管理方式的弊端，提高档案管理的效率和质量，因此对该领域的研究具有重要的现实意义。

二、街道办事处档案管理现状及问题

（一）档案管理现状

目前，多数街道办事处的档案管理仍以传统模式为主。在档案收集环节，工作人员需要手动整理各类纸质文件和电子文档，过程繁琐且容易出现遗漏；档案分类主要依据既定的分类标准，通过人工判断文件内容所属类别，进行分类归档；检索时，通常依靠人工在档案目录中查找关键词，再定位到具体档案。部分街道办事处虽然引入了简单的档案管理软件，但功能有限，主要用于档案的存储和基础检索，未能实现智能化管理。

（二）存在的问题

1.分类效率低且准确性不足：街道办事处档案数量庞大，人工分类不仅耗时耗力，而且容易因工作人员的主观判断差异导致分类错误。随着档案数量的不断增加，分类工作的难度和压力也日益增大，难以保证分类的及时性和准确性。

2.检索困难：当需要调取档案时，人工检索方式效率极低。工作人员需要在大量的档案目录中逐一查找，若遇到档案分类不准确或关键词不明确的情况，查找难度会进一步增加，严重影响街道办事处的工作效率，无法及时为决策和服务提供有效的档案支持。

3.管理成本高：传统的档案管理方式依赖大量的人力投入，从档案的收集、分类到检索，都需要安排专人负责，增加了街道办事处的运营成本。同时，纸质档案的存储还需要占用大量空间，进一步提高了管理成本。

三、人工智能技术在档案智能分类与检索中的应用原理

（一）自然语言处理技术

自然语言处理（NLP）是人工智能技术的重要分支，它能够让计算机理解和处理人类语言。在档案智能分类与检索中，NLP 技术可以对档案的文本内容进行分析。通过词法分析、句法分析、语义分析等方法，提取档案中的关键信息，理解文本的含义。例如，对一份关于社区养老服务的档案，NLP 技术可以识别出 “养老服务”“社区”等关键词，并分析其语义，从而判断该档案应归属于民生服务类中的养老服务子类，实现智能分类。在检索环节，NLP 技术能够理解用户输入的查询语句，将其转化为计算机可识别的指令，在档案数据库中进行精准检索，返回符合用户需求的档案信息。

（二）机器学习技术

机器学习是人工智能的核心领域之一，它通过让计算机从大量数据中学习规律，从而实现对未知数据的预测和分类。在档案智能分类中，机器学习算法可以利用已分类的档案数据作为训练集，学习不同类别档案的特征和模式。例如，通过训练决策树算法、支持向量机算法等，建立档案分类模型。当有新的档案需要分类时，将档案的相关特征输入模型，模型即可自动判断其所属类别。在检索方面，机器学习可以根据用户的检索历史和行为数据，学习用户的检索偏好，优化检索结果的排序，提高检索的准确性和用户满意度。

（三）图像识别技术

街道办事处的档案中包含大量的纸质文件，如证件复印件、合同文件等。图像识

别技术可以将这些纸质档案转化为电子图像，并对图像中的文字、图案等信息进行识别和提取。通过光学字符识别（OCR）技术，将纸质档案上的文字转化为可编辑的文本，便于后续的分类和检索。

四、人工智能技术在街道办事处档案智能分类与检索中的应用实践

（一）档案智能分类应用

实施智能分类：将训练好的分类模型应用到实际档案管理系统中。当有新的档案产生时，系统自动提取档案的文本内容和图像信息，输入到分类模型中进行分类。

（二）档案智能检索应用

在档案检索界面，用户可以通过自然语言输入查询语句，如 “2022 年关于小区绿化改造的文件”。检索系统利用 NLP 技术对查询语句进行解析，提取关键词 “2022年”“小区绿化改造”，然后结合优化后的检索算法，在档案数据库中进行快速检索，并将检索结果按照相关性进行排序，返回给用户。

五、人工智能技术应用的成效与挑战

（一）应用成效

1.提高工作效率：人工智能技术的应用显著减少了档案分类和检索的时间。以往人工分类一份档案可能需要几分钟甚至更长时间，而采用智能分类系统后，几秒钟内即可完成分类；检索效率也大幅提升，用户能够在短时间内获取所需档案，有效提高了街道办事处的工作效率。

2.提升准确性：智能分类和检索系统基于算法和模型进行操作，减少了人为因素导致的错误。分类准确率的提高使得档案管理更加规范，检索结果更加精准，为街道办事处的决策制定和服务提供了更可靠的依据。

3.降低管理成本：通过自动化的分类和检索，减少了对人工的依赖，降低了人力成本。同时，数字化的档案管理方式也节省了纸质档案的存储成本，提高了档案管理的经济效益。

（二）面临的挑战

1.数据质量问题：人工智能技术的应用依赖大量高质量的数据。街道办事处档案数据存在格式不统一、内容不完整等问题，影响了模型的训练效果和应用准确性。例如，部分档案的文本内容存在错别字、语句不通顺等情况，会干扰自然语言处理和机器学习算法的分析。

2.技术人才短缺：人工智能技术的应用和维护需要专业的技术人才。然而，街道办事处普遍缺乏既懂档案管理又熟悉人工智能技术的复合型人才，导致在系统的开发、部署和运行过程中遇到技术难题时难以得到及时解决。

3.信息安全风险：随着档案管理的数字化和智能化，档案信息的安全问题日益突出。人工智能系统可能面临网络攻击、数据泄露等风险，一旦档案信息被非法获取或篡改，将对街道办事处的工作和居民的利益造成严重损害。

六、结论与展望

（一）结论

人工智能技术在街道办事处档案智能分类与检索中的应用，为基层档案管理带来了新的变革和发展机遇。通过自然语言处理、机器学习、图像识别等技术的应用，有效解决了传统档案管理中分类效率低、检索困难等问题，提高了档案管理的效率、准确性和智能化水平，降低了管理成本。然而，在应用过程中也面临着数据质量、技术人才和信息安全等方面的挑战。

参考文献：

[1]刘越.人工智能在档案管理中的应用研究[J].办公室业务，2022(11):108-109.

[2]朱琳.基于人工智能的档案管理模式创新研究[J].兰台内外，2023(15):24-26.

[3]陈慧.人工智能技术在档案工作中的应用与挑战[J].档案与建设，2024(2):55-57.

作者简介：马利梅，1986 年7 月8 日出生，女，汉族，籍贯：肇东，学历：大专，研究方向：档案管理。