摘要：自2013年起,陆续有学者和档案馆开展了机器学习在档案管理中的应用研究,涉及手写档案识别、档案分类、档案鉴定、利用控制和利用服务等诸多业务。本文基于机器学习的技术逻辑和应用逻辑,结合档案及其管理工作的特点,分析得出机器学习在档案管理领域的应用逻辑框架,结合现有的应用案例,总结了机器学习在档案管理领域的应用进展,并分析了深化应用面临的挑战。研究发现,现阶段机器学习在档案管理领域的应用以实验性研究为主,在部分重要、棘手的档案管理业务展开初步探索,主要以文本数据和图片数据为训练数据集,以有监督的分类任务作为主要的任务形式。机器学习在档案管理领域中深化应用可能面临来自档案管理、档案数据、机器信任、法律环境和专业能力的挑战。

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