人工智能賦能高校檔案檢索技術研究

劉偉 樊海瑋

高校檔案管理信息化是一種新型的檔案管理方式，它運用現代信息技術，將傳統的手工管理方式轉化為數字化、網絡化的管理方式，以提高檔案管理效率、降低成本、提升信息處理質量。在高校檔案管理中，信息化建設可以涉及到多個層面的內容，包括對檔案的數字化處理、檔案管理系統的開發、檔案數據網絡化共享等。其中，對檔案進行數字化處理是信息化建設的關鍵環節。通過數字化技術，可以將紙質檔案轉化為數字格式，以實現不同維度和形式的數據組合和比對。數字化檔案的建設不僅有助于檔案管理過程的信息化，而且還能節約存儲空間和人工成本，降低物理損耗，避免檔案的遺失和損壞。另外，檔案數據的網絡化共享也是信息化建設的重要部分。通過網絡技術，可以實現不同部門和單位之間的數據共享與互通，提高檔案信息的利用率和數據的綜合分析效果。同時，在數據共享的時候，還應當注意數據的隱私保護和安全風險，采取必要的措施防范數據泄漏或濫用。

一、智能化檔案檢索技術概述

智能檢索技術（Intelligent Information Retrieval）是指利用人工智能技術和自然語言處理等技術，實現更加精準、高效、個性化的信息檢索。其目的是幫助用戶從海量數據中快速準確地找到所需信息，并且提供智能推薦和相關性反饋等額外服務。智能檢索技術常常應用于搜索引擎、電子郵箱、內容管理系統、企業知識管理系統等。

智能檢索技術最基本的任務是信息檢索，通過用戶輸入關鍵詞或查詢意圖的形式，從大量文本數據中篩選出與之相關的信息并展示給用戶。傳統的檢索技術采用的是關鍵詞檢索，即只匹配檢索詞與文檔中的文字，而不考慮文檔的語義和上下文關系。而智能檢索技術則可以從更加高級的角度出發，包括自然語言處理、機器學習和語義分析等技術，以改善檢索效果。

智能檢索技術的具體實現方式有很多，幾種主要的技術方向是：自然語言處理、機器學習、知識圖譜和信息融合。

（一）自然語言處理

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術是智能檢索技術的重要基礎。通過分詞、句法分析、語義分析等技術，能夠從用戶輸入的語言中提取出意思相符的關鍵信息，并將其與數據庫中的信息進行匹配。以此來提高搜索精度，從而提升用戶體驗。

（二）機器學習

機器學習（Machine Learning）是智能檢索技術的核心之一。它通過將大量數據喂入模型進行訓練，自動尋找變量之間的關系，從而能夠實現個性化的推薦和精準的搜索。

（三）知識圖譜

知識圖譜（Knowledge Graph）是智能檢索技術中的另一個核心技術。它是將各種類型的信息數據按照特定的格式組成圖形化的結構，將知識進行整合和提煉，從而實現更加準確和豐富的信息檢索。

（四）信息融合

信息融合（Information Fusion）技術是智能檢索技術中整合多種數據源的技術。通過對網絡上多個不同來源的數據進行整合，可以避免冗余信息的出現，提高檢索結果的精度。

二、人工智能技術在高校檔案檢索中的優勢

智能檢索技術是一種利用人工智能技術進行信息檢索和管理的新型技術，可以有效提高檔案檢索效率，提高檔案信息的精準度，增強檔案信息系統的可搜索性，并提升檔案信息的可信度。在高校檔案管理信息化中，智能檢索技術可以為高校檔案管理帶來很多優勢，為高校檔案管理提供更為智能化和便捷的服務。

（一）優化檔案檢索效率

在高校檔案管理中，智能檢索技術可以大大提高檔案檢索效率，減輕檔案管理部門的工作負擔。傳統的檔案查詢方式多為人工查詢，需要人工逐項查詢相關檔案，費時費力。而智能檢索技術可以通過自然語言處理、機器學習等技術，實現對檔案信息的自動化檢索。它能夠快速地從海量的檔案信息庫中檢索出與用戶需求相關的檔案信息，大大縮短了查詢時間，提高了工作效率。

（二）提高檔案信息精準度

在高校檔案管理中，智能檢索技術可以根據不同的查詢需求，通過數據挖掘、文本分析和統計學方法等技術，實現對檔案信息的智能化處理，提高檢索結果的精準度。例如，當用戶輸入關鍵詞或查詢意圖時，系統可以自動分析用戶的查詢目的，并將其與檔案信息庫中的數據進行匹配，從而得到更為準確的檢索結果。同時，智能檢索技術還可以通過數據挖掘技術，發現檔案信息之間的關聯性和共性，從而實現知識的智能化整合和提取。

（三）增強檔案信息系統的可搜索性

在高校檔案管理中，智能檢索技術可以大幅提升檔案信息系統的可搜索性。傳統的檔案查詢方式多為人工查詢模式，用戶必須要具備一定程度的查詢經驗和專業知識才能找到他們需要的信息。但是，對于一些非專業人員，這種查詢方法可能會造成查詢困難和查找失敗的情況。而智能檢索技術則可以通過自然語言處理等技術，實現檔案信息的語義分析，將用戶輸入的查詢語句進行分析，從而實現智能化的檔案查詢。這樣一來，不僅使得檔案信息的查詢、檢索更加便捷，也讓不具備專業知識的用戶能夠廣泛地獲取到所需的信息資源。

（四）提升檔案信息的可信度

在高校檔案管理中，智能檢索技術可以大幅提升檔案信息的可信度。智能檢索技術可以利用數據挖掘和機器學習等技術，對檔案信息庫中的數據進行分析和挖掘，從而挖掘出其中潛在的問題和風險。例如，對于一些不合法、虛假或錯誤的檔案信息，智能檢索技術可以快速發現，并給予相應的預警提示，從而實現檔案信息的自動化管控。

三、高校檔案檢索智能化面臨的挑戰

智能檢索技術在高校檔案管理信息化中的應用難點是非常顯著的，主要包括數據質量、語義理解、知識儲備、搜索效率、保護數據隱私、人工智能技術不斷更新升級的挑戰等六方面的問題。

（一）數據質量問題

在高校檔案管理中，智能檢索技術需要處理的數據來源比較廣泛，包括檔案文獻、學生信息、科研成果等。由于數據可能來自多個系統或來源，并且數據格式復雜多樣，數據的完整性和準確性難以保證。而數據質量對于智能檢索技術的效果有著至關重要的影響。若數據存在重復、錯誤、缺失等問題，那么智能檢索技術就很難準確地檢索數據。

（二）語義理解問題

高校檔案管理中，智能檢索技術需要處理的查詢意圖及查詢方式非常多樣化。例如，在查找某位學生的檔案信息時，用戶可能會使用不同的關鍵詞、屬性、限制條件等方式來進行搜索。這就需要智能檢索技術具備良好的語義理解能力，能夠準確地理解用戶輸入的查詢意圖，從而提供符合用戶需求的檢索結果。

（三）知識儲備問題

在高校檔案管理中，智能檢索技術需要處理的領域知識非常廣泛，涉及到多個學科專業，例如學生信息管理、圖書檔案管理、科研成果管理等。智能檢索技術要實現對這些領域知識的掌握和應用，需要具備一定的專業知識儲備。如果系統的知識儲備不充分，那么很難準確地處理用戶的查詢需求。

（四）搜索效率問題

在高校檔案管理中，智能檢索技術需要處理的數據量非常大，不同類型的數據可能存在著不同的結構和格式。而這些數據又需要在不同的場景中被快速檢索和提取出來。因此，在處理海量數據時，如何保證搜索的效率和準確性就成為了一個難點。

（五）保護數據隱私問題

在高校檔案管理中，智能檢索技術往往會涉及到大量的個人信息數據。這些數據包括個人身份信息、教育背景、科研成果、評獎情況等等，需要得到有效的隱私保護。智能檢索技術在應用過程中需要嚴格遵守數據隱私保護相關法律法規，采取適當的數據加密和數據安全管理措施，防止數據泄露和濫用。

（六）人工智能技術不斷更新升級的挑戰

人工智能技術在不斷地更新升級，新技術層出不窮。因此，高校檔案管理中，應用智能檢索技術也需要不斷學習和跟進最新的技術發展趨勢，選擇與時俱進的技術和算法，以便更好地應對未來出現的各種挑戰。

四、智能檢索技術在高校檔案管理中的發展對策

隨著高校信息化建設的不斷深入，檔案管理已經逐漸轉向數字化和智能化方向。智能檢索技術作為信息化建設的重要組成部分之一，在高校檔案管理中具有重要的應用價值。智能檢索技術的應用可以有效地幫助高校檔案管理部門提高工作效率，優化管理流程，增強數據的安全性與完整性，進而提升服務水平和用戶滿意度，構建更加完善的檔案管理體系。

（一）合理規劃數據收集

智能檢索技術需要大量的數據進行模型訓練和算法優化。因此，只有充分合理地規劃數據收集，才能確保檢索結果準確、可靠。在規劃數據收集時，需要確定數據格式和來源，提高數據的準確性和完整性。同時，在管理數據時，還要做好數據標準化和分類管理，使其更利于數據存取和檢索。例如，對于學生檔案信息，可以通過學信網等政府公共數據庫獲取數據，對于科研成果等數據，則可以通過國家科技圖書文獻中心等科技平臺獲取數據，以確保數據的準確性與全面性。

（二）智能化檢索方式

智能化檢索在高校檔案管理中具有非常重要的意義。首先，智能化檢索可以使檢索流程更加自動化、快速化、標準化，減少人工操作，提升效率。其次，將智能化檢索引入到檔案管理中，可以實現多種篩選條件下的智能化檢索，并可完成自然語言處理、語義理解和自動推薦等功能，更加貼近用戶需求。因此，利用智能算法優化搜索結果，符合用戶使用習慣，是智能化檢索的關鍵。例如，可以利用機器學習算法訓練模型，實現對用戶的行為習慣、喜好和搜索歷史的分析，根據用戶需求智能推薦相關的學術論文、科技成果等數據信息。

（三）保護數據隱私

檔案中包含著許多敏感數據信息，如個人身份證號碼、電話號碼、家庭住址等，這些數據信息需要得到有效的保護。在構建智能檢索系統時，需要采取相應的數據加密和數據安全管理措施，確保數據安全性。同時，在智能檢索過程中，應設立訪問權限和可視范圍，針對不同用戶設計相應的檔案查詢權限，限制用戶的數據查看權限，并對特定數據項進行匿名化處理，規范數據使用，保護數據隱私。

（四）不斷更新優化技術

智能檢索技術作為一項前沿科技，其發展非常快速，有著較高的技術門檻。因此，在構建智能檢索系統時，還需要加強技術人員的培訓與學習，及時關注最新的研究成果和技術進展，開發適合自己的檢索算法，使得智能檢索技術更加貼近實際應用場景。此外，還要注重不斷完善系統的拓展性和穩定性，以適應后續業務量的增長，保證整個系統的可操作性與可靠性。

五、結語

智能檢索技術有著廣泛的應用前景，在高校檔案管理信息化方面也有著非常重要的作用，智能檢索技術的應用能夠提高檔案管理的效率、準確性和安全性，符合高校檔案管理信息化轉型的需求。在智能化檢索的實踐過程中，做好數據收集規劃、智能化檢索、數據隱私保護和技術更新等方面的工作，發揮智能檢索技術的優勢，可以更好地實現高校檔案管理工作的目標，提高工作效率和服務水平，進一步完善高校檔案管理體系。

參考文獻：

[1] 許秀.區塊鏈技術在高校檔案管理中的應用[J].辦公室業務，2023（01）：189-191.

[2] 譚旭.基于區塊鏈技術的高校智慧檔案管理的創新探索[J].蘭臺內外，2022（13）：25-27.

[3] 朱雨晨等.跨媒體智能檢索的應用研究——以科技名人檔案為例[J].中國檔案，2023（01）：34-35.

[4] 劉宏龍.淺析人工智能技術在檔案管理中的應用與發展[J].商業文化，2022（16）：39-41.

[5] 崔文娟.人工智能時代圖書館空間功能及服務創新探討[J].造紙裝備及材料，2022，51（01）：196-198.

[6] 陳銳.基于大數據的智能檢索系統設計與研究[J].黑龍江科學，2021，12（20）：86-87.

[7] 蔣紅健.高校數字檔案資源智能語義檢索技術策略研究[J].蘭臺世界，2020（12）：57-60.

[8] 謝波.淺析人工智能技術在檔案管理信息化中的應用[J].機電工程技術，2019，48（11）：40-42.

[9] 熊澤潤等.科學數據出版中同行評議的問題思考[J].中國科技資源導刊，2022，54（05）：21-29.

基金項目：長安大學教育教學改革研究項目，編號BY202137；長安大學國際教育教學改革專項資助，編號300108221097、編號300108221097。

作者單位：長安大學檔案館 長安大學信息工程學院