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智能语义识别在档案主题标引自动化中的应用探索1

智能语义识别在档案主题标引自动化中的应用探索

摘要

本报告系统探讨了智能语义识别技术在档案主题标引自动化领域的应用路径与实

施方案。随着大数据时代的到来，传统档案标引方法已难以应对海量信息处理需求，而

自然语言处理技术的突破为档案自动化标引提供了新的解决方案。报告首先分析了国

内外档案标引自动化的发展现状，指出当前人工标引效率低下、标准不统一、语义理解

不足等核心问题。在此基础上，构建了基于深度学习的智能语义识别技术框架，详细阐

述了从文本预处理、特征提取到主题标引的全流程技术路线。研究采用BERT预训练

模型结合领域自适应技术，开发了适用于档案领域的语义理解系统。通过在某省级档案

馆的试点应用，系统标引准确率达到92.3%，效率提升约15倍。报告还从技术、管理、

法律等维度全面分析了实施风险，并提出了相应的保障措施。最后，展望了该技术在数

字档案馆建设中的广阔应用前景，为档案管理智能化转型提供了理论依据和实践参考。

引言与背景

档案信息化发展的时代需求

随着信息技术的迅猛发展，档案管理工作正经历着从传统纸质管理向数字化、智

能化管理的深刻变革。根据国家档案局发布的《全国档案事业发展”十四五”规划》，到

2025年，全国各级综合档案馆数字化率将达到85%以上，档案资源总量预计突破10亿

卷。如此庞大的档案规模对传统的手工标引方式提出了严峻挑战。研究表明，一名专业

标引人员每天仅能完成约5080份档案的主题标引工作，而仅某省级档案馆每年新增档

案就达10万卷以上，标引缺口巨大。这种供需矛盾不仅导致档案利用效率低下，更使

得大量有价值的历史文献长期处于”沉睡”状态，无法充分发挥其社会价值。

主题标引的核心价值与挑战

主题标引作为档案检索系统的核心环节，其质量直接影响用户检索体验和档案利

用率。传统主题标引主要依赖标引人员的专业知识和经验，通过阅读档案全文，提炼核

心主题概念，并按照《中国档案分类法》《中国主题词表》等标准工具进行规范表达。

这一过程面临三重挑战：一是主观性强，不同标引人员对同一份档案可能产生不同的主

题判断；二是效率低下，面对海量档案资源，人工标引速度远跟不上档案增长速度；三

是语义理解有限，传统方法难以捕捉文本中的隐含语义和概念关联。据中国档案学会

2022年调研报告显示，我国省级档案馆平均标引准确率仅为75%左右，标引一致性不

足60%，严重制约了档案信息资源的开发利用。

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智能语义识别技术的突破性进展

近年来，以深度学习为代表的自然语言处理技术取得了突破性进展，为解决档案标

引难题提供了新的技术路径。特别是2018年Google提出的BERT模型及其后续改进

版本，在多项自然语言理解任务中刷新了记录，展现出强大的语义表征能力。与传统

的基于关键词匹配或浅层机器学习的方法不同，深度语义模型能够理解文本的上下文

关系，捕捉概念间的复杂语义关联，实现从”字面匹配”到”语义理解”的跨越。根据ACL

2023会议报告，当前最先进的语义识别模型在文本分类任务上的准确率已超过95%，在

主题提取任务上的F1值达到0.89以上，这为档案自动化标引奠定了坚实的技术基础。

研究概述

研究目标与定位

本研究旨在构建一套完整的智能语义识别驱动的档案主题标引自动化系统，实现

从档案文本到规范主题词的高精度映射。具体目标包括：开发适应档案领域特点的语义

理解模型，标引准确率达到90%以上；建立自动化的主题词推荐与审核机制，减少人

工干预50%以上；构建可扩展的标引知识库，支持多类型档案的统一处理；形成标准

化的技术实施规范，为行业推广应用提供参考。研究定位为应用型技术开发，聚焦解决

档案管理实践中的痛点问题，同时兼顾理论创新，探索领域自适应学习的新方法。

研究范围与边界

本研究以各级综合档案馆的文书档案为主要研究对象，涵盖公文、会议纪要、调研

报告等常见档案类型。时间跨度聚焦于改革开放以来的现代档案，这类档案语言规范、

主题明确，适合作为技术验证的起点。研究内容集中在主题标引环节，不涉及档案的数

字化采集、长期保存等其他流程。技术层面重点研究基于Transformer架构的语义模型，

不包含图像识别、