文本抽取/文本解析在档案系统的应用研究

文本抽取与解析技术在档案系统中的应用研究是档案数字化、智能化管理的核心技术支撑，其通过自动化处理非结构化或半结构化档案数据，显著提升信息检索效率、知识挖掘深度和档案服务能力。以下从应用场景、技术实现、挑战与趋势三个维度展开分析：

一、典型应用场景

1. 档案数字化加工

• 历史档案OCR识别
  对扫描的纸质档案（如民国地契、手写会议记录）进行文字识别，采用抗干扰模型（如CRNN+Attention）处理模糊、褪变文本，某省级档案馆实现90%以上手写繁体字识别准确率。
• 元数据自动标引
  从档案正文抽取题名、责任者、日期等字段（如BERT-NER模型），替代人工著录，上海某区档案馆效率提升70%。

2. 智能检索与知识图谱

• 多模态检索
  结合文本（OCR结果）与图像（印章/签名检测）构建跨模态索引，支持"红军长征地图"等语义查询。
• 事件关系抽取
  从会议纪要中识别人物-事件-时间关系（如SPO三元组），构建历史事件知识图谱（如抗战档案关联分析）。

3. 敏感信息管控

• 隐私数据脱敏
  自动识别档案中的身份证号、住址等（正