【摘要】本文针对档案管理领域中的档案文件齐全性检验任务，提出了一种基于深度学习的解决方法，旨在提高检验效率。 首 先，利用深度学习中的双向长短时记忆网络－条件随机场模型（ ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｌｏｎｇ ｓｈｏｒｔ⁃ｔｅｒｍ ｍｅｍｏｒｙ⁃ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄ， ＢｉＬＳＴＭ⁃ ＣＲＦ）对档案文件名进行文本分词，以精准提取出关键词。 其次，构建关键词库，并结合预设规则，形成了一种灵活且高效的档案文件 齐全性检验策略。 再次，通过采用句子级双向编码器的 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 表示模型（ ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｅｎｃｏｄｅｒ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ， ＳＢＥＲＴ），计算文本之间的相似度，进行精确的档案文件比对，以便及时发现文件是否存在缺失、重复或超出预期的情况。 最后，对档案文件的齐全性进行快速、准确的评估，为档案管理人员提供有力的决策支持。