人工智能在档案信息检索中的实践与挑战

人工智能技术的发展推动档案信息检索模式转型。传统检索依赖关键词匹配，难以应对海量、多类型档案数据的精准获取需求。人工智能通过语义理解、跨模态处理等技术，提升检索效率与深度，实现从被动查询到主动服务的转变。当前，人工智能在档案信息检索中的应用取得进展，但技术局限、数据制约与管理问题仍存。研究其应用实践与挑战，对优化检索系统、提升档案利用效能具有重要意义，为档案信息智能化检索提供路径参考。

一、人工智能在档案信息检索中的实践

（一）语义检索实现

基于自然语言处理技术，构建档案文本语义分析模型。通过词法分析、句法分析，解析用户查询语句的语法结构，提取核心语义要素。建立档案文本语义向量空间，将档案内容与用户查询转化为向量形式，通过向量相似度计算，匹配语义相关的档案信息。引入知识图谱技术，构建档案领域概念关系网络。将档案中的实体、属性及关系映射到知识图谱中，实现概念间关联的可视化表达。利用知识推理技术，挖掘概念间的隐性关联，扩展检索范围，提升检索结果的相关性。

（二）跨模态检索应用

采用计算机视觉技术，对图像类档案进行特征提取。通过卷积神经网络，识别图像中的物体、场景等特征，生成图像特征向量。建立图像与文本的关联模型，实现基于文本查询图像档案或基于图像查询相关文本档案的跨模态检索。运用语音识别技术，处理音频类档案。将语音信号转化为文本信息，提取语音内容中的关键要素，与文本档案建立关联索引。支持用户通过语音输入查询档案，系统将语音转换为文本后执行检索流程，扩展检索入口。

（三）智能推荐机制构建

基于用户检索行为数据，构建用户兴趣模型。通过分析用户的检索词、浏览记录、停留时间等数据，捕捉用户潜在需求。采用协同过滤算法，根据用户兴趣模型，向用户推送与其需求相关的档案信息，实现检索结果的个性化呈现。建立检索结果反馈机制，收集用户对检索结果的评价数据。通过强化学习算法，利用反馈数据优化检索模型参数，提升后续检索的准确性，形成检索模型迭代优化的闭环。

（四）检索过程自动化

利用智能分词技术，对用户输入的检索词进行自动扩展。基于同义词库、上下位词库，生成检索词的相关词汇，扩大检索范围。采用自动纠错技术，识别并修正用户输入中的拼写错误，确保检索指令的准确性。实现检索结果自动排序，根据档案与查询的相关度、档案的重要程度等指标，对检索结果进行加权排序。通过自动摘要技术，提取档案核心内容生成摘要，展示在检索结果中，帮助用户快速判断档案相关性。

二、人工智能在档案信息检索中的挑战

（一）技术层面限制

自然语言处理技术在处理复杂句式、歧义语句时存在局限。档案文本中存在的专业术语、缩略语，可能导致语义分析偏差，影响检索准确性。跨模态检索中，不同类型数据的特征差异较大，特征映射难度高，易出现检索结果不匹配的情况。深度学习模型训练需要大量标注数据支撑。档案数据的标注依赖专业知识，标注过程耗时且成本高，导致训练数据规模不足，影响模型性能。模型泛化能力有限，在面对新类型档案或领域时，检索效果可能下降。

（二）数据层面制约

档案数据质量参差不齐，存在信息缺失、格式不统一等问题。非结构化数据占比高，缺乏标准化处理，导致特征提取困难，影响检索模型的应用效果。不同来源的档案数据存在语义冲突，增加数据整合难度，制约跨库检索的实现。档案数据更新频率与模型训练周期不同步。新产生的档案数据无法及时纳入检索模型，导致检索结果存在滞后性。历史档案数据的数字化转换不彻底，部分档案仍以纸质形式存在，无法被智能检索系统覆盖。

（三）管理层面问题

档案信息检索系统的开发与维护需要专业技术人员。现有档案管理人员缺乏人工智能相关知识，难以有效操作系统或参与系统优化。跨部门协作机制不完善，信息技术部门与档案管理部门在系统需求沟通、功能迭代方面存在障碍，影响系统实用性。检索系统的安全防护存在风险。人工智能模型可能成为攻击目标，攻击者通过输入特定查询语句，诱导系统泄露敏感档案信息。模型训练数据中若包含涉密信息，可能导致隐私泄露，违反档案管理安全规范。

三、应对挑战的思路

（一）技术优化方向

强化自然语言处理技术的深度研发，提升对复杂句式结构的解析能力。构建档案领域专用语义库，收录专业术语、固定搭配及特殊表达，为语义分析提供支撑。优化语义向量生成算法，增强对上下文语境的捕捉能力，减少歧义理解偏差。改进跨模态检索的特征映射方法，建立统一的特征表示空间。通过多模态预训练模型，学习不同类型数据的共性特征，降低模态差异带来的影响。优化相似度计算方式，综合考虑不同特征维度的权重，提升跨模态匹配精度。采用迁移学习框架，利用通用领域预训练模型作为基础，通过少量档案领域标注数据进行微调，减少对大规模标注数据的依赖。开发模型动态更新机制，通过增量学习方式，将新数据融入现有模型，维持模型性能稳定性。引入模型压缩技术，在保证精度的前提下，降低模型复杂度，提升运行效率。

（二）数据治理措施

建立档案数据质量评估体系，制定数据完整性、准确性、一致性的量化指标。构建数据清洗流程，自动识别并修正缺失值、异常值，规范数据格式。建立数据质量反馈机制，将检索结果偏差与数据质量问题关联，推动数据持续优化。推进非结构化数据结构化转换，制定不同类型档案的结构化标准。开发自动提取工具，从文本、图像、音频等非结构化数据中提取关键信息，形成结构化字段。建立结构化数据校验规则，确保转换结果符合标准要求。建立档案数据动态更新机制，明确新数据纳入检索系统的时限与流程。制定数据增量采集方案，实时捕捉新增档案信息，避免数据滞后。建立历史档案数字化转换优先级评估标准，按价值密度与利用频率排序，分阶段推进转换工作。

（三）管理机制完善

制定档案管理人员人工智能技能培训计划，设置基础理论、系统操作、模型原理等课程模块。建立培训效果评估体系，通过理论测试与实操考核检验培训成效。组织跨领域交流活动，促进档案管理人员与技术人员的知识共享。建立信息技术部门与档案管理部门的协同工作机制，明确需求对接、功能开发、测试验收等环节的责任分工。制定定期沟通制度，同步技术进展与业务需求变化。构建联合开发团队，吸纳双方人员参与系统设计与迭代，确保技术方案符合实际应用场景。强化检索系统的安全防护设计，在模型训练阶段嵌入安全约束条件。开发异常查询识别算法，监测高频重复查询、特征值异常的查询语句，触发人工审核流程。建立模型输出过滤机制，对涉及敏感信息的检索结果进行拦截，限制展示范围。

四、结语

人工智能在档案信息检索中的应用，推动检索模式从关键词匹配向语义理解、从单模态向跨模态转变。但在技术、数据、管理层面仍面临挑战，需要通过技术优化、数据治理、管理机制完善等措施加以应对。未来，随着人工智能技术的持续发展，档案信息检索系统将更加智能、高效，为档案信息的深度利用提供有力支撑。

参考文献

[1]陈研.人工智能在电子档案分类与检索中的应用研究[J].兰台世界,2025,(01):79-81.

[2]张帆.基于人工智能的档案分类与检索系统优化研究[J].兰台世界,2024,(11):69-71.

[3]罗紫菡.人工智能技术在我国档案管理中的应用研究[D].四川大学,2022.