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浅析人工智能技术在数字档案信息资源分类与检索中的应用和发展

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  [摘 要]现代科技推动了数字档案的发展步伐,尤其是人工智能技术的应用,使“互联网+档案建设”成为可能。人工智能技术的优势,体现在数字档案资源收集、分类检索、价值鉴定与安全管理等方面,提高了档案管理工作的智能性,同时也对管理人员的专业技能提出了高要求。本文主要对资源分类检索功能展开分析,希望对数字档案现代化发展起到积极借鉴作用。
  [关键词]人工智能技术;数字档案;信息资源;分类;检索
  doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.14.078
  [中图分类号]G270.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2019)14-0-02
  0     引 言
  互联网推动了各行业发展,应用价值正在不断拓展,国家将其提高至战略发展层面。人工智能技术出现,加深了互联网与档案整合力度,能够尽快实现档案数字化与智能化目标。相关部门通过对人工智能技术的开发与应用推广,拓展资源分类检索功能模块,切实对档案信息化管理助力。
  1     人工智能技术概述
  人工智能发展经历了推理期、知识期与学习期,学习方法的商业价值也随之提高。代表技术逐渐多样化,从自然语言处理入手分析,指利用计算机处理人类自然语言的技术,可以是书面形式语言,也可以口头语言处理;这一技术被广泛应用到信息检索与机器翻译等领域。从模式识别入手分析,指计算机模拟人类感官,理解周围环境或识别外界信息的技术,被广泛应用于人脸、语音等识别领域。从专家系统入手分析,该计算机程序整合了多领域专业经验、知识,用于解决领域实际问题。从分布式智能研究入手分析,系统是问题求解实体的结合体,通过实体间的交互协作等,提升系统性能。机器学习指计算机模拟人类活动以及获取知识技能的方法,能够提高整体系统性能。此外,人工智能技术整合了语言学与仿生学等学科内容,以此实现对数据信息与知识的高效处理。
  2     数字档案应用人工智能技术的必要性
  2.1   强化档案服务成效
  在现在快节奏的生活状态下,用户对信息服务提出了更高要求,包括快速准确、全面性等要求,常规档案服务模式俨然不能满足档案馆现代化发展需要。在信息时代,档案馆建设更注重与网络等現代信息技术相结合,以此转变信息服务模式,强化信息服务成效。在用户需求与现代科技的带动下,档案馆数字化建设水平不断提高,尤其是人工智能技术的应用,使用户档案查询操作更加便利与可靠,档案服务与管理水平不断提升。
  2.2   强化资源管理成效
  互联网推动了各行业发展,但在档案资源管理方面的应用正处于摸索性前进阶段,仍有较大的发展空间。同时,数字档案资源出现巨大转变,信息资源内容与形式更加丰富,增加了档案管理的难度,但提高档案管理成效的途径更加广泛,可通过引进新经验与新理念等方式实现,但先进技术引入是必不可少的。尤其是人工智能技术在信息资料管理中的应用,包括机器学习与管理方式辨识等核心技术,实现了信息资料精细化收集与分类管理,管理成效随之加强。此外,核心技术应用价值体现在快速分类文件收集形式的信息资料方面,按照标识文件组合,快速查找关联资料,以此实现信息分类。从档案分类技术入手分析,能够实现自动化分类整理文件类资料,可根据预先设定好的形式,分类整理数据库档案资料,也可以利用各种识别方法展开对数操作,包括视频或图片等识别技术。应用技术组合,档案效率会随之强化,如模式辨别与普通话处理技术,组合应用能够强化资料检索功能,能够根据资料筛选与录入要求,快速完成信息资料录入等工作,在智能化方面的作用优势,也是传统人工档案分类、检索工作模式不能比拟的。核心技术组合应用后,能够自动按照要求完成指定工作,并筛选过滤出不符合条件的信息资料,缩短检索时间。人工智能技术在数字档案信息资料管理中的应用,涉及多种核心技术,管理功能也随之呈现多样化的特点,除文字信息资料分类检索功能外,也可以完成对视频图片等资料分类检索,进一步丰富了档案资料的信息载体。
  2.3   实现“互联网+档案”战略目标
  现阶段,人们的生产生活对互联网的依赖度逐渐增强,步入“互联网+”时代,“互联网+档案战略”建设在紧锣密鼓地展开,但实践中的问题逐渐暴露。数字档案信息数据庞大,档案管理无从下手,传统管理模式的滞后性逐渐显现,不能满足信息时代的发展需要。基于此,引入人工智能技术意义重大,在带动档案数字化与智能化建设发展的同时,能够尽快实现这一战略目标。
  3     人工智能技术的具体应用
  3.1   智能收集资源
  从网络档案资源入手分析,企业应借助相应技术将档案资源转化为数字形式,以图片视频等多媒体形式呈现,在各种计算机介质上分布式储存,包括光介质与磁介质等,使其借助网络成为通信传递、再现的集合体。在信息时代,网络档案信息数据庞大,种类随之多样化,针对信息资源的搜索过滤等工作,通常利用Agent实现,以此实现智能收集。智能Agent的种类多样,涉及学习Agent以及基于目标、模型反射Agent等。Agent的自主交互性特征明显,能够根据预设的收集要求,自动收集符合规则的信息资料,同时为使用者提供信息服务。各个种类的Agent应用目的与功能存在差异,如智能爬虫,其实际功能是抓取后分析网页,以此获得格式化数据。对此,档案管理人员可根据资料收集需要,择优使用智能Agent,以此达到快速、准确收集信息资料的目的。
  3.2   智能分类资源
  网络档案包含各种信息资料,信息数据的格式来源存在较大差异且杂乱无序,分类整理难度较大。快速找到准确的数据信息,对信息预处理成果提出了更高要求,是对档案管理工作人员专业性的一种挑战。提高档案信息资源分类智能水平,需利用智能分类技术,将杂乱无序的知识数据按照统一标准进行分类管理,确保信息数据能够准确定位与快速获取。在档案信息资料智能分类管理中,档案管理人员需要先将信息数据进行笼统性地主题划分,再对各个主题进行细化分类,以此构建出多层次的主题结构体系。实现数字档案智能分类的人工智能技术多样,核心技术包括机器学习、自然语言处理等,都可以实现资源智能分类。应用自然语言处理方法时,主要运用文本分类技术,在被标准过的文本样本库内,寻找与文本属性相关联的模型,利用模型区分全新文本。文本类信息资源能够借助文本分类技术实现智能分类,实现途径涉及以下几项,一是根据实现预设的信息资料分类方法,对文本类资源进行划分。二是抓取网页,分析内存的文本类信息,最后进行智能划分。第三,利用辨别技术组合后的分类技术,辨别与分类数字档案资源,如视频图像或语音等辨别技术。   3.3   智能搜索資源
  在现代科技的带动下,人工智能技术得以迅猛发展,应用范畴在不断拓展。同时,面对庞大的信息数据量,传统档案资源检索模式明显后劲不足,应用弊端逐渐显现。面对这种冲击,提高信息资源检索效率,满足档案工作需要,还需加大先进技术的投入力度,带动传统检索模式优化,实现检索工作的智能性与高效性。数字档案信息资源的智能检索,集合了自然语言处理、模式辨别等核心技术,但影响智能检索成效发挥的因素较多,包括档案管理人员的观念与系统维护人员的专业水平等,因此,加强投入使用的科学管理意义重大。智能检索的优势特征明显,是传统检索模式不能比拟的,两者的差异在于前者能够为用户快速检索出与搜索内容相近的信息资料,同时,按照时间等顺序标准,排列检索出来的信息资料,以此提高检索成效,缩短检索时间。此外,相比较于传统检索,智能检索能够检出具有丰富信息载体的多媒体资料,包括声音与视频等资料。处于新媒体时代,数字档案信息资料的发展更加快速,智能检索技术凭借自身独特的优势作用,逐步取代了传统档案的检索技术,为提高档案检索工作效率起到了积极促进作用。
  档案分类管理工作意义重大,目的是实现数字档案利用价值最大化,为档案资料使用者提供优质与满意的服务,实现网络档案信息化管理。但实际上,影响网络档案管理成效的因素较多,加之信息资源种类繁多,知识数据来源广泛,直接给用户检索增加了障碍。用户想要尽快获取最理想的检索资料结果,需引入人工智能技术中的搜索技术。搜索技术种类多样,如神经网络技术、模拟人类神经网络行为、分布式处理各种数据信息,以满足用户信息搜索需要。档案分类管理是复杂且烦琐的过程,全面强化搜索引擎功用,前提是高效整合神经网络技术。智能搜索引擎研发成功后,能够准确检索资料中的数据知识等信息,科学高效管理档案。
  智能搜索引擎研发是系统工程,涉及多种算法与理论,以此实现应用程序有效设计,包括统计学、神经网络理论等,实现庞大数据信息快速整理分类,将最符合用户搜索内容的资料结果向用户及时推送与传递,满足用户对档案知识的需要。此外,该应用程序能够实时掌握信息概念,自主学习与存储概念内含,便于日后搜索概念。智能搜索方法融合了模式辨别技术、神经网络技术等核心AI技术,能够将信息搜索定位,设立在含义或文本内容等基础上,帮助用户获取最有价值的检索信息。为提高信息资源检索成效与档案信息服务,为用户设立可拓展的信息资源结构体系,企业档案信息资源必须提高完整度,提高信息利用率,推动档案馆现代化进一步发展。
  4     结 语
  在网络化时代,在国家“互联网+”计划号召下,数字档案管理工作加大了人工智能技术的整合力度,使其不仅要满足时代发展需要,还要带动档案管理现代化发展。尤其是在档案分类检索工作中应用人工智能核心技术,能够快速处理杂乱无章的信息资源,提高信息资源的检索分类成效,为用户提供最优质的信息服务,以此进一步提升档案管理水平。
  主要参考文献
  [1]李志勇,李鹏伟,高小燕,等.人工智能医学技术发展的聚焦领域与趋势分析[J].中国医学装备,2018(7).
  [2]王本陆,千京龙,卢亿雷,等.简论中小学人工智能课程的建构[J].教育研究与实验,2018(4).
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