借助自然语言处理模型的档案文献自动标引与分类研究

摘要

针对档案管理智能化水平提升的需求，本研究探索了自然语言处理技术在档案文献处理中的应用。通过引入词向量模型和主题模型等技术，构建了包含数据预处理、特征提取与关键词选择、主题词映射与规范化模块的自动标引模型，以及由文本表示层、特征融合层、分类决策层组成的自动分类模型，并基于多领域档案文献数据开展实验。结果表明：自动标引模型准确率达85%、召回率为80%、F₁值为82.5%;自动分类模型准确率达90%、召回率为88%、F₁值为89%,性能优于部分经典对比模型。综上所述，自然语言处理技术可有效提升档案文献处理的智能化水平，在档案管理领域具有显著的应用价值。

关键词

自然语言处理模型 / 档案文献 / 自动标引分类