【摘 要】
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随着城市轨道交通行业快速发展,档案馆藏量急速增加,在人工智能技术广泛应用和数字化转型的大背景下,如何有效挖掘和利用城轨企业档案的价值,推动城轨企业科技创新与发展逐渐成为档案学界以及城轨行业关注的焦点。通过构建知识图谱模型,借助于NLP自然语言处理、实体抽取与实体融合等人工智能技术,细化档案数据解析颗粒度,提高档案知识的语义关联,以此解决档案利用中存在的现实问题,提高档案利用的深度,通过有效挖掘档案知识,实现档案知识智能搜索和个性化知识推送,提升城轨企业档案利用的服务水平。
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随着城市轨道交通行业快速发展,档案馆藏量急速增加,在人工智能技术广泛应用和数字化转型的大背景下,如何有效挖掘和利用城轨企业档案的价值,推动城轨企业科技创新与发展逐渐成为档案学界以及城轨行业关注的焦点。通过构建知识图谱模型,借助于NLP自然语言处理、实体抽取与实体融合等人工智能技术,细化档案数据解析颗粒度,提高档案知识的语义关联,以此解决档案利用中存在的现实问题,提高档案利用的深度,通过有效挖掘档案知识,实现档案知识智能搜索和个性化知识推送,提升城轨企业档案利用的服务水平。
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