本發(fā)明涉及檔案信息處理，具體涉及一種檔案數(shù)字化存儲(chǔ)管理方法。

背景技術(shù)：

1、檔案作為人類歷史文化的重要載體，不僅承載著過去的信息，更蘊(yùn)含著推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的巨大潛力，其研究與應(yīng)用在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代顯得尤為關(guān)鍵。通過對(duì)檔案內(nèi)容的深度開發(fā)與創(chuàng)新轉(zhuǎn)化，可以催生新的知識(shí)產(chǎn)品和服務(wù)，顯著提升其社會(huì)價(jià)值與影響力。然而，這一領(lǐng)域的研究與實(shí)踐仍面臨諸多亟待突破的瓶頸。

2、當(dāng)前，檔案內(nèi)容的應(yīng)用多停留在簡(jiǎn)單的數(shù)字化存儲(chǔ)與展示階段，方法較為單一，缺乏系統(tǒng)性的加工與轉(zhuǎn)化機(jī)制。許多解決方案過于注重檔案的保存而忽視其內(nèi)容的活化利用，導(dǎo)致檔案的社會(huì)傳播力不足，用戶理解與參與度較低。這種現(xiàn)狀限制了檔案從靜態(tài)資源向動(dòng)態(tài)知識(shí)轉(zhuǎn)化的可能性，使得其潛在價(jià)值未能充分釋放。在這一背景下，檔案內(nèi)容轉(zhuǎn)化面臨的核心挑戰(zhàn)逐漸凸顯。首先，加工處理技術(shù)的不足使得檔案內(nèi)容難以被有效提煉為結(jié)構(gòu)化、可再生的知識(shí)單元。其次，轉(zhuǎn)化形式的設(shè)計(jì)缺乏普適性與易理解性，難以滿足不同群體的需求，導(dǎo)致傳播效果不佳。最后，技術(shù)手段與社會(huì)影響力目標(biāo)之間的銜接不夠緊密，加工后的內(nèi)容往往難以精準(zhǔn)對(duì)接實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。這些技術(shù)因素未解決，進(jìn)而衍生出檔案內(nèi)容難以高效轉(zhuǎn)化為新知識(shí)產(chǎn)品、傳播形式難以突破傳統(tǒng)框架等獨(dú)特難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種檔案數(shù)字化存儲(chǔ)管理方法，通過創(chuàng)新的加工處理技術(shù)，將檔案內(nèi)容轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)清晰、易于理解的新知識(shí)產(chǎn)品，并設(shè)計(jì)出適應(yīng)廣泛傳播的形式，以有效擴(kuò)大檔案的社會(huì)影響力。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種檔案數(shù)字化存儲(chǔ)管理方法，包括：

3、s1、獲取檔案內(nèi)容原始數(shù)據(jù)，通過光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)結(jié)合自然語(yǔ)言處理算法，從文本中提取關(guān)鍵信息單元，得到初步分類的語(yǔ)義片段；

4、s2、采用聚類分析算法對(duì)內(nèi)容進(jìn)行主題聚合，判斷每個(gè)片段所屬主題類別，得到主題化的內(nèi)容集合；

5、s3、利用知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)，將語(yǔ)義片段間的邏輯關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射，生成結(jié)構(gòu)清晰的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)；

6、s4、應(yīng)用文本生成算法對(duì)知識(shí)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行自然語(yǔ)言重述，得到更容易理解的表述文本；

7、s5、結(jié)合多模態(tài)轉(zhuǎn)化技術(shù)，將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為圖表、音頻或視頻形式，生成多樣化的轉(zhuǎn)化形式集合；

8、s6、采用用戶行為分析算法，判斷不同轉(zhuǎn)化形式在目標(biāo)群體中的傳播效果，得到優(yōu)化的傳播形式組合；

9、s7、利用內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將加工后的知識(shí)產(chǎn)品推送至適配的應(yīng)用場(chǎng)景，生成動(dòng)態(tài)知識(shí)的應(yīng)用輸出；

10、s8、采集用戶反饋數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)加工技術(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整，得到更新后的技術(shù)參數(shù)；

11、s9、針對(duì)更新后的技術(shù)參數(shù)，重新處理檔案內(nèi)容原始數(shù)據(jù)，循環(huán)執(zhí)行聚類分析與知識(shí)圖譜構(gòu)建，生成持續(xù)優(yōu)化的知識(shí)產(chǎn)品序列。

12、優(yōu)選的，所述s1包括：

13、獲取原始數(shù)據(jù)，通過光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)處理檔案內(nèi)容，提取文本信息，得到第一文本集合，針對(duì)第一文本集合，采用自然語(yǔ)言處理算法分析文本信息，提取關(guān)鍵信息，得到第二信息集合，從第二信息集合中提取信息單元，通過預(yù)設(shè)的分類規(guī)則進(jìn)行初步分類，得到第三分類集合，根據(jù)第三分類集合中的初步分類，采用聚類算法分析語(yǔ)義片段，得到第四語(yǔ)義集合，通過第四語(yǔ)義集合，判斷語(yǔ)義片段間的關(guān)聯(lián)性，若關(guān)聯(lián)性高于預(yù)設(shè)閾值，則合并相關(guān)語(yǔ)義片段，得到第五合并集合，獲取第五合并集合，針對(duì)合并后的語(yǔ)義片段，采用統(tǒng)計(jì)方法確定關(guān)鍵信息的分布特征，得到第六特征集合，根據(jù)第六特征集合，通過對(duì)比預(yù)設(shè)的語(yǔ)義模板，判斷語(yǔ)義片段的完整性，得到第七驗(yàn)證集合。

14、優(yōu)選的，所述s2包括：

15、通過語(yǔ)義片段的獲取，應(yīng)用分詞技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行初步分類，得到初始分組數(shù)據(jù)，采用聚類分析算法對(duì)初始分組數(shù)據(jù)進(jìn)行主題聚合，確定各分組的主題類別，根據(jù)主題聚合的結(jié)果，生成包含主題類別的內(nèi)容集合，若內(nèi)容集合中的主題類別數(shù)量超出預(yù)設(shè)閾值，則通過判斷依據(jù)對(duì)類別進(jìn)行篩選，獲得精簡(jiǎn)后的集合，針對(duì)精簡(jiǎn)后的集合，采用統(tǒng)計(jì)分析方法計(jì)算各主題類別的分布特征，得到分布數(shù)據(jù)，通過分布數(shù)據(jù)，確定主題類別的核心特征，生成分析結(jié)果，根據(jù)分析結(jié)果，采用可視化工具對(duì)主題類別分布進(jìn)行呈現(xiàn)，獲得最終輸出。

16、優(yōu)選的，所述s3包括：

17、通過內(nèi)容集合獲取主題內(nèi)容，采用分詞技術(shù)提取語(yǔ)義片段，得到初步語(yǔ)義單元，針對(duì)語(yǔ)義片段，采用依存句法分析確定邏輯關(guān)系，得到片段間的依賴結(jié)構(gòu)，從依賴結(jié)構(gòu)中獲取關(guān)聯(lián)映射，采用知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)生成初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，確定節(jié)點(diǎn)和邊，若節(jié)點(diǎn)間的邏輯關(guān)系滿足預(yù)設(shè)的閾值，則通過聚類算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，得到優(yōu)化后的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)優(yōu)化后的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)片段關(guān)聯(lián)進(jìn)行迭代更新，獲取映射生成后的語(yǔ)義擴(kuò)展，通過語(yǔ)義擴(kuò)展判斷結(jié)構(gòu)清晰程度，采用拓?fù)渑判蛏勺罱K的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，從最終的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中提取主題內(nèi)容的完整表示，得到結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義表達(dá)。

18、優(yōu)選的，所述s4包括：

19、通過預(yù)先建立的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)獲取結(jié)構(gòu)清晰的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，采用文本生成算法對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行初步轉(zhuǎn)換，得到初始文本，從初始文本中提取自然語(yǔ)言特征，針對(duì)特征進(jìn)行內(nèi)容重述，生成中間表述文本，若中間表述文本符合思維鏈條要求，則通過算法應(yīng)用調(diào)整句式，得到邏輯表達(dá)增強(qiáng)的文本，根據(jù)增強(qiáng)的文本分析節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換過程，確定轉(zhuǎn)換過程中的語(yǔ)義一致性，生成優(yōu)化文本，針對(duì)優(yōu)化文本進(jìn)行評(píng)估，若評(píng)估結(jié)果達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值，則輸出最終表述文本，通過最終表述文本與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的比對(duì)，判斷是否存在未轉(zhuǎn)換的節(jié)點(diǎn)，若存在，則重復(fù)轉(zhuǎn)換過程，獲取所有節(jié)點(diǎn)的最終表述文本，采用拼接方式整合，得到完整且結(jié)構(gòu)清晰的輸出文本。

20、優(yōu)選的，所述s5包括：

21、獲取原始表述文本，通過文本解析技術(shù)提取簡(jiǎn)潔文本，確定核心表述內(nèi)容，針對(duì)簡(jiǎn)潔文本，采用多模態(tài)轉(zhuǎn)化技術(shù)生成圖表形式，得到圖表數(shù)據(jù)集合，從圖表數(shù)據(jù)集合中提取特征，采用音頻合成技術(shù)轉(zhuǎn)化為音頻形式，獲得音頻數(shù)據(jù)，通過視頻渲染技術(shù)，將圖表數(shù)據(jù)集合與音頻數(shù)據(jù)結(jié)合，生成視頻形式，得到視頻數(shù)據(jù)，若轉(zhuǎn)化技術(shù)處理后數(shù)據(jù)完整，則將圖表形式、音頻形式和視頻形式整合，生成多樣化集合，根據(jù)多樣化集合，采用邏輯組織方法按思維鏈排序，得到有序轉(zhuǎn)化結(jié)果，通過信息對(duì)比技術(shù)，判斷有序轉(zhuǎn)化結(jié)果與簡(jiǎn)明表達(dá)一致，獲得最終轉(zhuǎn)化集合。

22、優(yōu)選的，所述s6包括：

23、通過行為日志獲取目標(biāo)群體中用戶行為對(duì)應(yīng)的行為數(shù)據(jù)，得到初始數(shù)據(jù)集，采用聚類算法從初始數(shù)據(jù)集中提取轉(zhuǎn)化形式與用戶行為的關(guān)聯(lián)特征，得到特征矩陣，針對(duì)特征矩陣，判斷各轉(zhuǎn)化形式在目標(biāo)群體中的傳播效果，得到效果評(píng)分，若效果評(píng)分低于預(yù)設(shè)閾值，則從形式集合中剔除對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)化形式，得到篩選后的形式集合，通過篩選后的形式集合，采用優(yōu)化算法生成優(yōu)化組合，得到候選組合集，針對(duì)候選組合集，獲取各組合在目標(biāo)群體中的行為數(shù)據(jù)，判斷傳播效果，得到最終優(yōu)化組合，從最終優(yōu)化組合中提取關(guān)鍵轉(zhuǎn)化形式，生成傳播執(zhí)行方案。

24、優(yōu)選的，所述s7包括：

25、通過內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)獲取原始知識(shí)數(shù)據(jù)，采用加工處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，得到加工后的知識(shí)產(chǎn)品，從加工后的知識(shí)產(chǎn)品中提取關(guān)鍵特征，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)確定適配場(chǎng)景的推送需求，判斷推送優(yōu)先級(jí)，若推送優(yōu)先級(jí)高于預(yù)設(shè)閾值，則通過推送技術(shù)將加工后的知識(shí)產(chǎn)品傳輸至適配場(chǎng)景，生成初始輸出數(shù)據(jù)，根據(jù)初始輸出數(shù)據(jù)，采用優(yōu)化傳播技術(shù)調(diào)整傳播形式，得到動(dòng)態(tài)知識(shí)的實(shí)時(shí)更新版本，通過技術(shù)組合分析動(dòng)態(tài)知識(shí)的實(shí)時(shí)更新版本，從適配場(chǎng)景中獲取反饋數(shù)據(jù)，確定應(yīng)用輸出的調(diào)整方向，針對(duì)反饋數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)動(dòng)態(tài)知識(shí)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最終的應(yīng)用輸出，通過內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)將最終的應(yīng)用輸出推送至目標(biāo)場(chǎng)景，完成動(dòng)態(tài)知識(shí)的應(yīng)用部署。

26、優(yōu)選的，所述s8包括：

27、通過外部接口獲取用戶反饋數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)工具計(jì)算反饋數(shù)據(jù)分布特征，得到初步分析結(jié)果，根據(jù)初步分析結(jié)果提取動(dòng)態(tài)知識(shí)內(nèi)容，采用預(yù)設(shè)規(guī)則匹配知識(shí)應(yīng)用場(chǎng)景，確定適用知識(shí)范圍，通過適用知識(shí)范圍篩選反饋數(shù)據(jù)子集，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，得到反饋數(shù)據(jù)分類器，針對(duì)分類器輸出結(jié)果調(diào)整加工技術(shù)參數(shù)，采用預(yù)設(shè)閾值判斷參數(shù)變化趨勢(shì)，確定技術(shù)迭代方向，通過技術(shù)迭代方向更新動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)，采用聚類算法分析知識(shí)庫(kù)一致性，得到優(yōu)化后的知識(shí)結(jié)構(gòu)，根據(jù)優(yōu)化后的知識(shí)結(jié)構(gòu)重新處理反饋數(shù)據(jù)，若參數(shù)變化趨勢(shì)超出預(yù)設(shè)閾值，則采用梯度下降算法調(diào)整技術(shù)參數(shù)，得到更新后的技術(shù)參數(shù)，通過更新后的技術(shù)參數(shù)生成加工技術(shù)配置，采用一致性校驗(yàn)工具檢測(cè)配置完整性，得到最終技術(shù)輸出。

28、優(yōu)選的，所述s9包括：

29、獲取原始數(shù)據(jù)并依據(jù)技術(shù)參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集合，通過聚類分析處理標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集合，確定初步聚類結(jié)果，針對(duì)初步聚類結(jié)果構(gòu)建知識(shí)圖譜，得到結(jié)構(gòu)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，從結(jié)構(gòu)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中提取特征，生成初始產(chǎn)品序列，采用優(yōu)化迭代調(diào)整初始產(chǎn)品序列，得到優(yōu)化后的產(chǎn)品序列，若優(yōu)化后的產(chǎn)品序列滿足預(yù)設(shè)閾值，則輸出最終知識(shí)產(chǎn)品序列；若不滿足，則循環(huán)執(zhí)行聚類分析與知識(shí)圖譜構(gòu)建，通過持續(xù)優(yōu)化更新技術(shù)參數(shù)，得到適應(yīng)變化的知識(shí)產(chǎn)品序列。

30、由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明具有如下有益效果：

31、該檔案數(shù)字化存儲(chǔ)管理方法，通過光學(xué)字符識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)從檔案原始數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并利用聚類分析算法進(jìn)行主題聚合，隨后，本發(fā)明應(yīng)用知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)生成結(jié)構(gòu)化知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，并通過文本生成算法重述知識(shí)節(jié)點(diǎn)，提高可理解性，本發(fā)明還采用多模態(tài)轉(zhuǎn)化技術(shù)將內(nèi)容轉(zhuǎn)為圖表、音頻或視頻形式，并根據(jù)用戶行為分析優(yōu)化傳播效果，最后，本發(fā)明利用內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)將知識(shí)產(chǎn)品推送至適配場(chǎng)景，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法持續(xù)優(yōu)化加工技術(shù)，這種方法實(shí)現(xiàn)了檔案內(nèi)容的智能化處理、知識(shí)的有效傳播和持續(xù)優(yōu)化，大幅提高了檔案資源的利用效率和知識(shí)傳播效果。