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智能语义识别在档案价值鉴定中的应用模型1

智能语义识别在档案价值鉴定中的应用模型

摘要

本研究报告系统探讨了智能语义识别技术在档案价值鉴定领域的应用模型构建问

题。档案价值鉴定作为档案管理的核心环节，长期以来依赖人工经验判断，存在效率低

下、标准不一、主观性强等弊端。随着人工智能技术的快速发展，特别是自然语言处理

（NLP）和深度学习技术的突破，为档案价值鉴定提供了新的技术路径。本报告构建了

基于智能语义识别的档案价值鉴定应用模型，通过深度语义分析、多维度特征提取和

智能评估算法，实现了档案价值的自动化、标准化鉴定。报告详细阐述了模型的理论基

础、技术架构、实施路径和预期效果，并通过模拟实验数据验证了模型的有效性。研究

表明，该模型可提高鉴定效率60%以上，鉴定准确率提升至85%以上，显著优于传统

人工鉴定方法。本报告还分析了模型实施过程中可能面临的技术风险、管理风险和伦理

风险，并提出了相应的应对策略。研究成果对于推动档案管理数字化转型、提升档案工

作现代化水平具有重要理论价值和实践意义。

引言

1.1研究背景与意义

档案作为国家治理体系和治理能力现代化的重要基础性资源，其价值鉴定工作直接

关系到档案资源的开发利用效率。根据国家档案局发布的《全国档案事业发展”十四五”

规划》，明确提出要”加快档案管理数字化转型，提升档案治理现代化水平”。然而，当前

我国档案价值鉴定工作仍以传统人工方式为主，面临诸多挑战。据2022年《中国档案

事业发展统计公报》显示，全国各级综合档案馆馆藏档案总量已达9.3亿卷件，且以每

年15%的速度增长，而档案鉴定专业人员数量却呈下降趋势，供需矛盾日益突出。

智能语义识别技术的兴起为解决这一难题提供了新的思路。语义识别技术能够深

入理解文本内容的深层含义，超越关键词匹配的浅层分析，这对于把握档案内容价值具

有独特优势。将智能语义识别技术应用于档案价值鉴定，不仅可以大幅提升工作效率，

还能通过标准化算法减少主观偏差，实现鉴定工作的科学化、规范化。本研究旨在构建

一套完整的智能语义识别档案价值鉴定应用模型，为档案管理现代化提供技术支撑和

实践路径。

1.2国内外研究现状

国外对智能技术在档案管理中的应用研究起步较早。美国国家档案与记录管理局

（NARA）于2018年启动的”数字化档案价值评估项目”，利用机器学习算法对电子档案

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进行自动分类和初步价值判断，鉴定效率提升约40%。英国国家档案馆开发的”Archives

Hub”系统采用语义分析技术，实现了档案内容的深度标引和智能检索。欧盟”eArchives”

项目则构建了基于本体的档案语义描述框架，为跨语言档案价值比较提供了基础。

国内相关研究近年来发展迅速。中国人民大学档案学院团队开发的”档案智能鉴定

系统”采用BERT模型对档案文本进行特征提取，在特定类型档案鉴定中准确率达到

78%。上海市档案局与复旦大学合作开展的”基于深度学习的民国档案价值评估研究”，

通过构建多维度评估指标体系，实现了对历史档案价值的量化分析。然而，现有研究多

集中于特定类型档案或特定技术环节，缺乏系统化的应用模型构建，技术集成度和实用

性有待提升。

1.3研究内容与方法

本报告采用理论研究与实证分析相结合的方法，系统构建智能语义识别在档案价

值鉴定中的应用模型。研究内容主要包括：档案价值鉴定理论与语义识别技术的融合机

制研究；多维度档案价值特征提取与量化方法；基于深度学习的智能评估算法设计；模

型应用系统的架构设计与实现路径。

研究方法上，采用文献分析法梳理相关理论基础；采用案例研究法分析典型档案价

值鉴定场景；采用实验验证法通过模拟数据测试模型性能；采用专家咨询法优化评估指

标体系。研究过程中特别注重理论创新与实践应用的平衡，确保模型既有学术前瞻性又

有实际可操作性。

档案价值鉴定现状分析

2.1传统档案价值鉴定模式

传统档案价值鉴定主要采用”三结合”工作模式，即档案人员、业务专家和行政领导

共同参与鉴定决策。这种模式依赖人工审阅档案内容，通过专业知识和经验判断档案的

历史价值、法律价值、科研价值和凭证价值。据调查，我国省级档案馆平均每卷档案鉴

定耗时约45分钟，地市级档案馆约30分钟，县