第1章人工智能技術(shù)與檔案管理的交叉融合 1.1人工智能的起源與發(fā)展 1.1.1早期概念與理論 1.1.2中期瓶頸與遇冷 1.1.3現(xiàn)代發(fā)展與突破 1.1.4前沿領(lǐng)域與未來(lái) 1.2人工智能的場(chǎng)景與應(yīng)用 1.2.1金融領(lǐng)域：摩根大通集團(tuán)的COiN平臺(tái) 1.2.2醫(yī)療領(lǐng)域：IBM公司的Watson for Oncology系統(tǒng) 1.2.3交通領(lǐng)域：Apollo平臺(tái)的自動(dòng)駕駛汽車(chē) 1.2.4科學(xué)研究：MindSpore在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 1.2.5政務(wù)領(lǐng)域：北京市政務(wù)服務(wù)智能個(gè)性化系統(tǒng) 1.2.6教育領(lǐng)域：奧克蘭大學(xué)的人工智能聊天機(jī)器人系統(tǒng) 1.2.7未來(lái)趨勢(shì) 1.3國(guó)內(nèi)外人工智能發(fā)展政策 1.3.1中國(guó) 1.3.2美國(guó) 1.3.3英國(guó) 1.3.4歐盟 1.3.5加拿大 1.4檔案管理的智能化演進(jìn) 1.4.1萌芽起步階段 1.4.2漸進(jìn)發(fā)展階段 1.4.3全面探索階段 1.5檔案智能技術(shù)創(chuàng)新態(tài)勢(shì) 1.5.1檔案智能技術(shù)專(zhuān)利分析 1.5.2國(guó)家檔案局科技立項(xiàng)分析 1.6檔案業(yè)務(wù)的主要智能技術(shù) 1.6.1光學(xué)字符識(shí)別 1.6.2自然語(yǔ)言處理 1.6.3機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6.4知識(shí)圖譜 1.6.5圖像識(shí)別 1.6.6語(yǔ)音識(shí)別 第2章檔案開(kāi)放鑒定的前沿進(jìn)展 2.1檔案開(kāi)放鑒定的機(jī)制 2.1.1理論基礎(chǔ)與國(guó)際經(jīng)驗(yàn)借鑒 2.1.2檔案開(kāi)放審核協(xié)同機(jī)制 2.1.3自由裁量權(quán)與盡職免責(zé)制度 2.1.4研究啟示 2.2檔案開(kāi)放鑒定的流程 2.2.1融合人工智能技術(shù)的鑒定流程 2.2.2審核結(jié)果分類(lèi)與標(biāo)準(zhǔn)化體系構(gòu)建 2.2.3解密與開(kāi)放鑒定實(shí)施策略 2.2.4研究啟示 2.3智能開(kāi)放鑒定的技術(shù) 2.3.1人工智能技術(shù)的應(yīng)用模式 2.3.2語(yǔ)義分析與自然語(yǔ)言處理 2.3.3有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3.4研究啟示 2.4智能開(kāi)放鑒定的實(shí)踐進(jìn)展 2.4.1福建省檔案館 2.4.2江蘇省檔案館 2.4.3江西省檔案館 2.4.4廣東省珠海市檔案館 2.4.5案例啟示 第3章智能開(kāi)放鑒定的模型構(gòu)建 3.1基于文本分類(lèi)的開(kāi)放鑒定模型 3.1.1文本分類(lèi)算法 3.1.2文本特征表示 3.1.3開(kāi)放鑒定的文本分類(lèi)建模 3.2基于敏感實(shí)體的開(kāi)放鑒定模型 3.2.1敏感實(shí)體識(shí)別 3.2.2開(kāi)放鑒定的敏感實(shí)體識(shí)別建模 3.3基于檔案關(guān)聯(lián)的開(kāi)放鑒定模型 3.3.1檔案關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 3.3.2網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與表示 3.3.3開(kāi)放鑒定的檔案關(guān)聯(lián)建模 3.4背景知識(shí)增強(qiáng) 3.4.1檔案背景知識(shí)圖譜 3.4.2檔案背景知識(shí)表示 3.5開(kāi)放鑒定模型效果的評(píng)價(jià) 3.5.1分類(lèi)模型效果評(píng)估 3.5.2開(kāi)放鑒定模型評(píng)估 3.6智能開(kāi)放鑒定模型的實(shí)證研究 3.6.1基于文本分類(lèi)的實(shí)證研究 3.6.2敏感實(shí)體識(shí)別的實(shí)證研究 3.6.3基于檔案關(guān)聯(lián)的實(shí)證研究 3.6.4背景知識(shí)增強(qiáng)的實(shí)證研究 第4章智能開(kāi)放鑒定的關(guān)鍵環(huán)節(jié)/ 4.1檔案數(shù)據(jù)化環(huán)節(jié)/ 4.1.1檔案數(shù)據(jù)化任務(wù)框架/ 4.1.2檔案數(shù)據(jù)化方法體系/ 4.2規(guī)則設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)/ 4.2.1自底向上的規(guī)則設(shè)計(jì)/ 4.2.2自頂向下的規(guī)則設(shè)計(jì)/ 4.2.3鑒定規(guī)則的算法化/ 4.3模型設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)/ 4.3.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建/ 4.3.2模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)/ 4.3.3模型測(cè)試環(huán)節(jié)/ 4.4系統(tǒng)建設(shè)環(huán)節(jié)/ 4.4.1檔案檢索查詢(xún)/ 4.4.2檔案開(kāi)放二次鑒定/ 4.4.3開(kāi)放鑒定規(guī)則管理/ 4.4.4鑒定結(jié)果分析及可視化/ 4.4.5用戶(hù)界面與交互/ 4.5持續(xù)優(yōu)化環(huán)節(jié)/ 4.5.1非學(xué)習(xí)型模型的持續(xù)優(yōu)化/ 4.5.2學(xué)習(xí)型模型的持續(xù)優(yōu)化/ 第5章大語(yǔ)言模型與檔案開(kāi)放鑒定/ 5.1現(xiàn)有技術(shù)路線(xiàn)的問(wèn)題/ 5.1.1智能開(kāi)放鑒定規(guī)則構(gòu)建的依據(jù)不清/ 5.1.2智能開(kāi)放鑒定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可獲取性不強(qiáng)/ 5.1.3智能開(kāi)放鑒定結(jié)論的可解釋性不足/ 5.2大語(yǔ)言模型的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)/ 5.2.1大模型具備理解復(fù)雜開(kāi)放鑒定規(guī)則的能力/ 5.2.2大模型具備低資源場(chǎng)景下的問(wèn)題解決能力/ 5.2.3大模型具備檔案開(kāi)放鑒定結(jié)果的解釋能力/ 5.3基于大語(yǔ)言模型的檔案開(kāi)放鑒定任務(wù)框架/ 5.3.1制度建設(shè)層/ 5.3.2檔案資源層/ 5.3.3大模型技術(shù)層/ 5.3.4信息系統(tǒng)層/ 5.3.5人機(jī)交互層/ 5.4基于大語(yǔ)言模型提示工程的檔案開(kāi)放鑒定技術(shù)路徑/ 5.4.1開(kāi)放鑒定規(guī)則構(gòu)建/ 5.4.2檔案數(shù)據(jù)化/ 5.4.3面向開(kāi)放鑒定的提示設(shè)計(jì)/ 5.4.4檔案大模型應(yīng)用/ 5.4.5形成審核結(jié)果/ 5.5基于大語(yǔ)言模型的開(kāi)放鑒定實(shí)驗(yàn)/ 5.5.1測(cè)試數(shù)據(jù)集說(shuō)明/ 5.5.2評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明/ 5.5.3實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置/ 5.5.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果/ 5.6大語(yǔ)言模型在智能檔案開(kāi)放鑒定的應(yīng)用實(shí)踐/ 5.6.1大語(yǔ)言模型檢測(cè)個(gè)人敏感信息的效果/ 5.6.2智能檔案開(kāi)放鑒定系統(tǒng)的構(gòu)建/ 5.7大語(yǔ)言模型存在的問(wèn)題/ 5.7.1泛化能力有待突破/ 5.7.2AI幻覺(jué)有待消除/ 5.7.3運(yùn)行成本居高不下/ 5.7.4社會(huì)爭(zhēng)議亟待解決/ 第6章智能開(kāi)放鑒定的可解釋性/ 6.1檔案智能開(kāi)放鑒定的可解釋性困境/ 6.1.1人工智能效能與可解釋性的固有斥力/ 6.1.2檔案智能開(kāi)放鑒定可解釋性挑戰(zhàn)凸顯/ 6.2檔案智能開(kāi)放鑒定的可解釋性要求/ 6.2.1可解釋性的法律要求/ 6.2.2可解釋性的實(shí)踐要求/ 6.2.3可解釋智能鑒定的技術(shù)可行性/ 6.3檔案智能開(kāi)放鑒定的可解釋性框架/ 6.3.1總體邏輯/ 6.3.2算據(jù)可解釋/ 6.3.3算法可解釋/ 6.3.4置信可解釋/ 6.3.5決策可解釋/ 6.4面向可解釋的檔案智能開(kāi)放鑒定的啟示與建議/ 6.4.1優(yōu)化檔案智能開(kāi)放鑒定的體制機(jī)制/ 6.4.2健全檔案開(kāi)放鑒定可解釋性的法規(guī)/ 6.4.3優(yōu)化開(kāi)放業(yè)務(wù)流程以提高可解釋性/ 第7章智能開(kāi)放鑒定的挑戰(zhàn)與對(duì)策/ 7.1智能開(kāi)放鑒定面臨的挑戰(zhàn)/ 7.1.1體制機(jī)制方面的挑戰(zhàn)/ 7.1.2智能技術(shù)方面的挑戰(zhàn)/ 7.1.3資源層面的挑戰(zhàn)/ 7.1.4人才層面的挑戰(zhàn)/ 7.1.5設(shè)備層面的挑戰(zhàn)：智能技術(shù)需要算力/ 7.1.6目標(biāo)定位層面的挑戰(zhàn)：目標(biāo)定位不清晰/ 7.2推進(jìn)智能開(kāi)放鑒定的對(duì)策/ 7.2.1優(yōu)化體制機(jī)制/ 7.2.2研發(fā)智能技術(shù)/ 7.2.3提高資源可用性/ 7.2.4強(qiáng)化人才建設(shè)/ 7.2.5提升算力水平/ 7.2.6明確開(kāi)放鑒定目標(biāo)/