ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】为解决档案信息分类与检索效率低的问题，切实提高档案管理的智能化水平，本研究将以长短期记忆（ＬＳＴＭ）网络为例，重点对基于 ＬＳＴＭ 的档案自动分类方法和基于双塔神经网络的智能检索技术进行分析，提出了一种面向档案信息自动化分类与检索的系统方案，并将该系统与双向编码表示模型和卷积神经网络（ＣＮＮ）设计的系统进行对比测试。 研究结果表明：ＬＳＴＭ 方法在长文本档案分类中具有较高的准确性和稳定性，而在双塔神经网络查询优化方面能够有效提升检索相关性。 研究结果具有实际应用价值，能够为档案管理系统的智能化升级提供技术支持。
