基於智能技術的檔案開放鑒定 楊建梁 9787513097826 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於智能技術的檔案開放鑒定
ISBN：9787513097826
出版社：知識產權
著編譯者：楊建梁
頁數：168
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1725005
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內容簡介

開放鑒定是檔案開放利用的重要前置工作，決定了檔案開放水平。本書結合近年來人工智能技術與檔案開放鑒定的實踐進展，對檔案開放鑒定的前沿進展、模型構建、關鍵環節、可解釋性問題以及大語言模型在檔案開放鑒定中的應用展開討論，嘗試拓展檔案開放鑒定的相關理論知識，豐富檔案開放鑒定的實踐方向，以期為檔案開放鑒定現代化發展提供參考與借鑒。

作者簡介

楊建梁，中國人民大學信息資源管理學院副教授，數字人文系副主任，中國人民大學傑出學者青年學者。中國人民大學與麻省理工學院教育部公派聯合培養博士。兼任中國人民大學電子文件管理研究中心、數字人文研究院、檔案事業發展研究中心研究員。主持多項國家級與省部級課題，參与多項國家自然科學、社會科學重大和重點項目。發表相關論文30餘篇，擔任國內外多個期刊審稿人。研究領域包括：智能檔案、數字人文、科技預見。

目錄

第1章 人工智能技術與檔案管理的交叉融合
1 1 人工智能的起源與發展
1 1 1 早期概念與理論
1 1 2 中期瓶頸與遇冷
1 1 3 現代發展與突破
1 1 4 前沿領域與未來
1 2 人工智能的場景與應用
1 2 1 金融領域：摩根大通集團的COiN平台
1 2 2 醫療領域：IBM公司的Watson for Oncology系統
1 2 3 交通領域：Apollo平台的自動駕駛汽車
1 2 4 科學研究：MindSpore在蛋白質結構預測中的應用
1 2 5 政務領域：北京市政務服務智能個性化系統
1 2 6 教育領域：奧克蘭大學的人工智能聊天機器人系統
1 2 7 未來趨勢
1 3 國內外人工智能發展政策
1 3 1 中國
1 3 2 美國
1 3 3 英國
1 3 4 歐盟
1 3 5 加拿大
1 4 檔案管理的智能化演進
1 4 1 萌芽起步階段
1 4 2 漸進發展階段
1 4 3 全面探索階段
1 5 檔案智能技術創新態勢
1 5 1 檔案智能技術專利分析
1 5 2 國家檔案局科技立項分析
1 6 檔案業務的主要智能技術
1 6 1 光學字元識別
1 6 2 自然語言處理
1 6 3 機器學習
1 6 4 知識圖譜
1 6 5 圖像識別
1 6 6 語音識別
第2章 檔案開放鑒定的前沿進展
2 1 檔案開放鑒定的機制
2 1 1 理論基礎與國際經驗借鑒
2 1 2 檔案開放審核協同機制
2 1 3 自由裁量權與盡職免責制度
2 1 4 研究啟示
2 2 檔案開放鑒定的流程
2 2 1 融合人工智能技術的鑒定流程
2 2 2 審核結果分類與標準化體系構建
2 2 3 解密與開放鑒定實施策略
2 2 4 研究啟示
2 3 智能開放鑒定的技術
2 3 1 人工智能技術的應用模式
2 3 2 語義分析與自然語言處理
2 3 3 有監督的機器學習
2 3 4 研究啟示
2 4 智能開放鑒定的實踐進展
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 智能開放鑒定的模型構建
3 1 基於文本分類的開放鑒定模型
3 1 1 文本分類算法
3 1 2 文本特徵表示
3 1 3 開放鑒定的文本分類建模
3 2 基於敏感實體的開放鑒定模型
3 2 1 敏感實體識別
3 2 2 開放鑒定的敏感實體識別建模
3 3 基於檔案關聯的開放鑒定模型
3 3 1 檔案關聯網絡
3 3 2 網絡的學習與表示
3 3 3 開放鑒定的檔案關聯建模
3 4 背景知識增強
3 4 1 檔案背景知識圖譜
3 4 2 檔案背景知識表示
3 5 開放鑒定模型效果的評價
3 5 1 分類模型效果評估
3 5 2 開放鑒定模型評估
3 6 智能開放鑒定模型的實證研究
3 6 1 基於文本分類的實證研究
3 6 2 敏感實體識別的實證研究
3 6 3 基於檔案關聯的實證研究
3 6 4 背景知識增強的實證研究
第4章 智能開放鑒定的關鍵環節
4 1 檔案數據化環節
4 1 1 檔案數據化任務框架
4 1 2 檔案數據化方法體系
4 2 規則設計環節
4 2 1 自底向上的規則設計
4 2 2 自頂向下的規則設計
4 2 3 鑒定規則的算法化
4 3 模型設計環節
4 3 1 訓練數據集構建
4 3 2 模型訓練環節
4 3 3 模型測試環節
4 4 系統建設環節
4 4 1 檔案檢索查詢
4 4 2 檔案開放二次鑒定
4 4 3 開放鑒定規則管理
4 4 4 鑒定結果分析及可視化
4 4 5 用戶界面與交互
4 5 持續優化環節
4 5 1 非學習型模型的持續優化
4 5 2 學習型模型的持續優化
第5章 大語言模型與檔案開放鑒定
5 1 現有技術路線的問題
5 1 1 智能開放鑒定規則構建的依據不清
5 1 2 智能開放鑒定訓練數據的可獲取性不強
5 1 3 智能開放鑒定結論的可解釋性不足
5 2 大語言模型的特點與優勢
5 2 1 大模型具備理解複雜開放鑒定規則的能力
5 2 2 大模型具備低資源場景下的問題解決能力
5 2 3 大模型具備檔案開放鑒定結果的解釋能力
5 3 基於大語言模型的檔案開放鑒定任務框架
5 3 1 制度建設層
5 3 2 檔案資源層
5 3 3 大模型技術層
5 3 4 信息系統層
5 3 5 人機交互層
5 4 基於大語言模型提示工程的檔案開放鑒定技術路徑
5 4 1 開放鑒定規則構建
5 4 2 檔案數據化
5 4 3 面向開放鑒定的提示設計
5 4 4 檔案大模型應用
5 4 5 形成審核結果
5 5 基於大語言模型的開放鑒定實驗
5 5 1 測試數據集說明
5 5 2 評估指標說明
5 5 3 實驗環境設置
5 5 4 實驗結果
5 6 大語言模型在智能檔案開放鑒定的應用實踐
5 6 1 大語言模型檢測個人敏感信息的效果
5 6 2 智能檔案開放鑒定系統的構建
5 7 大語言模型存在的問題
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