人工智能赋能档案管理：基于机器学习的档案自动分类与智能检索实践

一、引言

档案作为人类社会活动的原始记录，涵盖政务、企业、文化等多领域核心信息。据国家档案局数据，2023年全国各级档案馆数字化档案资源总量突破100 亿件，传统依赖人工标引、关键词匹配的管理模式，已无法应对“海量档案+多元需求”的矛盾。人工智能技术的兴起为这一困境提供解决方案，其中机器学习凭借数据驱动的自主学习能力，成为实现档案“自动处理-智能服务”的关键载体。

当前，机器学习在档案管理中的应用集中于自动分类与智能检索两大场景：自动分类通过算法对档案内容、格式、主题等特征进行识别，替代人工完成类别划分；智能检索则突破传统关键词局限，基于语义关联实现档案资源的精准定位。二者的结合不仅能降低档案管理的人力成本，更能释放档案的信息价值，为政务决策、学术研究、公众服务提供高效支持。

二、机器学习在档案自动分类中的实践路径

档案自动分类的核心是让机器“理解”档案特征并匹配对应类别，其技术流程可分为数据预处理、特征提取、模型训练与优化三个阶段，不同机器学习模型在分类精度与适用场景上存在显著差异。

（一）数据预处理：档案数据的“清洗与规范”

档案数据具有格式多样（文本、图像、音频）、内容异构（手写批注、专业术语）的特点，需先通过预处理实现标准化。对于文本类档案（如公文、合同），需进行分词（采用结巴分词工具）、停用词去除（过滤“的”“与”等无意义词汇）、词性标注；对于图像类档案（如老照片、图纸），则通过OCR 技术将图像转化为可处理的文本数据，再进行统一格式转换与噪声去除。例如，某省档案馆在处理1950-1980 年纸质档案时，通过 OCR 识别+人工校对的方式，将数据准确率提升至 98.7% ，为后续分类奠定基础。

（二）特征提取：档案“身份标签”的提取

特征提取是连接档案数据与机器学习模型的桥梁，目的是从原始数据中提取具有区分度的特征向量。在文本档案分类中，常用方法包括：

词袋模型（BoW）：统计档案中词汇的出现频率，形成特征矩阵，适用于主题明确、词汇简单的档案（如行政通知）；

TF-IDF：结合词汇在单份档案中的频率（TF）与在全部档案中的稀缺性（IDF），突出关键词汇（如“股权转让”“行政处罚”），更适合专业领域档案（如企业法务档案）；

词嵌入（Word2Vec）：将词汇转化为低维向量，捕捉词汇间语义关联（如“档案”与“卷宗”的向量距离较近），适用于内容复杂、语义丰富的档案（如历史文献）。

（三）模型训练与优化：分类效果的“核心保障”

不同机器学习模型在档案分类中的表现存在差异，需根据档案类型选择适配模型并持续优化：

朴素贝叶斯模型：基于概率统计原理，计算档案属于某一类别的概率，优点是训练速度快、对小样本数据适应性强，适合海量通用档案（如政务公开文件）的初步分类，某市政府档案系统应用该模型后，分类效率较人工提升30 倍；

支持向量机（SVM）：通过寻找最优分类超平面实现类别划分，对高维数据（如多主题档案）的分类精度较高，在高校科研档案分类中，其准确率可达 92.3% ，显著高于传统人工分类的 85.1%:

决策树与随机森林：通过构建树状分类规则实现分类，结果可解释性强，适合需要明确分类依据的场景（如司法档案），随机森林通过多棵决策树集成，能降低过拟合风险，在医疗档案分类中误差率可控制在 5%l% 。实际应用中，需通过交叉验证、参数调优、样本扩充（采用SMOTE 算法处理不平衡数据）等方式，进一步提升模型分类效果。

三、机器学习在档案智能检索中的实践创新

传统档案检索依赖“关键词精确匹配”，易出现“漏检”（如输入“档案管理”无法检索“卷宗管理”）与“误检”问题。基于机器学习的智能检索通过语义理解与用户需求挖掘，实现从“关键词匹配”到“语义关联”的升级。

（一）基于语义分析的检索模型

潜在狄利克雷分配（LDA）模型：通过挖掘档案集中的潜在主题，建立“档案-主题-词汇”的关联，用户输入检索词后，系统先识别其所属主题，再返回该主题下的相关档案。例如，检索“企业资质”时，LDA 模型会关联“营业执照”“行业许可证”等主题相关档案，避免因关键词差异导致的漏检；

（二）用户需求的“精准画像”

机器学习可通过分析用户检索历史、点击行为、停留时间等数据，构建用户需求画像，实现“千人千面”的检索服务。例如，政务人员检索“社保”时，系统优先返回“社保政策文件”“参保统计数据”；普通公众检索“社保”时，系统则优先返回“参保流程”“待遇查询指南”。某省档案馆应用该模式后，用户检索满意度从68%提升至 89%，平均检索时间从5 分钟缩短至1.2 分钟。

四、现存挑战与优化方向

尽管机器学习在档案自动分类与智能检索中成效显著，但仍面临数据质量、隐私安全、技术适配三大挑战，需针对性优化。

（一）现存挑战

数据质量参差不齐：部分老旧档案（如手写档案、模糊扫描件）经 OCR 识别后仍存在错字、漏字，导致特征提取误差，影响分类与检索精度；

隐私与安全风险：档案中包含个人信息（如身份证号）、企业机密（如财务数据），机器学习模型训练过程中可能存在数据泄露风险，且模型决策的“黑箱性”可能导致敏感档案被违规检索；

技术适配性不足：现有机器学习模型多针对通用文本设计，对专业领域档案（如医学病历、工程图纸）的特征识别能力较弱，易出现分类偏差。

（二）优化方向

提升数据预处理精度：结合人工校对与深度学习OCR（如百度PaddleOCR），对老旧档案进行二次修正，同时建立档案数据质量评估标准，确保输入数据的准确性；

强化隐私保护机制：采用联邦学习技术，在不共享原始档案数据的前提下实现多机构模型联合训练，同时通过访问控制（如角色权限划分）、数据脱敏（如隐藏敏感字段），防范隐私泄露；

开发领域定制化模型：针对专业档案的特征（如医学档案中的疾病代码），构建领域语料库，对机器学习模型进行微调（如基于 BERT 的领域预训练），提升模型对专业内容的理解能力。

五、结论

机器学习为档案自动分类与智能检索提供了高效技术路径，通过数据预处理、特征提取、模型优化的全流程设计，可显著提升档案管理效率，实现档案资源的精准利用。尽管当前面临数据质量、隐私安全等挑战，但随着联邦学习、领域定制化模型等技术的发展，机器学习在档案管理中的应用将更加成熟。未来，需进一步推动“机器学习+档案管理”的深度融合，构建集自动分类、智能检索、知识挖掘于一体的智慧档案管理体系，充分释放档案的信息价值，为社会发展提供数据支撑。

参考文献

[1] 国家档案局. 全国档案事业发展统计公报（2023 年）[R]. 北京：国家档案局，2024.

[2] 张斌，李刚. 机器学习在档案自动分类中的应用研究[J]. 档案学通讯，2022(3)：89-95.

[3] 刘越男，王巧玲. 基于LDA 模型的档案智能检索系统设计与实现[J]. 中国档案，2021(11)：64-66.