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基于档案数据全生命周期，对档案数据进行全面质量管理、风险管理和数据应用，采用自然语言处理、计算机视觉、智能算法等人工智能技术，构建数据质量检测模型、涉密检测模型、数据分析模型，从而对档案的数据质量进行检测和治理，进一步对档案数据进行挖掘分析标注，确保数据资产能够长期有序地、可持续地得到管理和利用。
应用场景
场景一： 辅助开放审核，构造AI审核新模式
场景二： 辅助档案利用，打造档案检索新模式
数据检测
档案数据检测，能够对档案条目、档案全文进行冗余、重复及错误数据清理，降低系统和存储负担，实现档案全文数据有序、安全存放。数据检测遵循各类档案数字化标准规范，依据数据质量检测模型，通过计算机自动检验方式，检测档案数据质量，确保档案数据的准确、完整、可用、安全。
数据治理
数据治理主要是依据检测数据结果对档案数据进一步处理。数据治理是实现数据标准化的主要处理环节，是提升数据质量的重要途径。通过在数据治理过程中对数据进行脱密、修正等操作，将数据转化为满足标准及质量要求的数据。
挖掘标注
挖掘标注是指从文本或数据中提取出特定信息进行标注的过程。挖掘标注主要是针对数据治理完成后的档案数据，采用数据挖掘和深度学习等人工智能技术，对档案数据进行自动标注，从中获取有用的标注信息，进一步为档案利用进行赋能。
数据应用
数据治理最终目的是数据应用，创造价值。只有数据为利用赋能，才能体现数据价值。档案数据由于其本身具有保存价值，随着人工智能、ChatGPT技术的不断成熟，后续档案数据的利用价值将尤为突出。数据应用将基于档案现有数据，通过大数据进行分析、数据标注等，为用户提供智能检索、知识图谱、关联检索等应用服务。
分析展示
通过数据统计分析模型，为用户进行全方位展示，包括数据检测分析展示、数据治理展示、挖掘标注数据展示和数据应用展示。
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