劉慧琳 劉敬儀 黃健

摘要：企業(yè)文檔資源不斷豐富，對企業(yè)檔案部門的工作提出了新的挑戰(zhàn)，然而，目前的傳統(tǒng)文檔利用方式較為簡單，文檔中蘊含的知識資源無法給企業(yè)的發(fā)展帶來實際效益?；诖?，文章提出基于知識庫的企業(yè)文檔智能服務(wù)模式，通過知識庫實現(xiàn)從文獻傳遞到知識服務(wù)的轉(zhuǎn)型，為企業(yè)檔案部門進行知識服務(wù)提供幫助。具體步驟包括原始文件到知識單元的轉(zhuǎn)化、知識單元關(guān)聯(lián)形成知識圖譜、知識圖譜應(yīng)用實現(xiàn)知識問答，以及最終不同形式的文檔智能服務(wù)。

關(guān)鍵詞：智能服務(wù) 智能技術(shù) 知識服務(wù) 知識庫 企業(yè)文檔

Abstract： The continuous enrichment of corpo？ rate document resources poses new challenges to the work of corporate archives departments. Howev？ er， the current use of traditional documents is rela？ tively simple， and the knowledge resources con？ tained in the documents cannot bring actual benefits to the development of the enterprise. Based on this， the article proposes a knowledge- based enterprise document intelligent service model. Through the knowledge base， the transformation from document delivery to knowledge service is realized， which helps the enterprise archives department to carry out knowledge service.The specific steps include： the conversion of original documents to knowledge units， the association of knowledge units to form a knowledgegraph，theapplicationofknowledge graphs to implement knowledge questions and an？ swers， and different forms of document intelligent services.

Keywords： Intelligent service； Intelligent technol？ ogy； Knowledge service； Knowledge base； Enterprise document

文檔是企業(yè)知識的重要體現(xiàn)，結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的各類企業(yè)文檔量不斷攀升，大量的數(shù)據(jù)給企業(yè)文檔管理工作帶來新挑戰(zhàn)，同時技術(shù)在企業(yè)文檔管理中的運用也帶來了新機遇。傳統(tǒng)的企業(yè)文檔服務(wù)無法滿足用戶日益增長的知識需求，如何用技術(shù)改善文檔利用現(xiàn)狀、滿足用戶知識需求成為企業(yè)文檔管理工作的重要問題，知識庫為此提供了解決方案。

知識庫以各類檔案資源為對象，細化文檔粒度，實現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)，進行內(nèi)容可視化，借助計算機技術(shù)完成檔案知識獲取、知識表示及知識應(yīng)用等實際任務(wù)，提供面向用戶的檔案知識服務(wù)。檔案部門構(gòu)建檔案知識庫為檔案用戶提供檔案知識服務(wù)不僅有助于深化對檔案信息資源的開發(fā)與利用，而且是檔案部門實現(xiàn)自身轉(zhuǎn)型、獲得社會地位和影響力的必然選擇和趨勢[1]。為了幫助企業(yè)檔案部門更好地完成工作發(fā)揮作用，文章提出一種基于知識庫的企業(yè)文檔智能服務(wù)模式。

一、研究內(nèi)容：企業(yè)文檔智能服務(wù)

企業(yè)文檔是對企業(yè)文件、檔案的統(tǒng)稱，它是企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營活動的真實歷史記錄，凝聚著企業(yè)管理、專業(yè)研究、業(yè)務(wù)狀況等各方面的經(jīng)驗。相較于傳統(tǒng)企業(yè)、事業(yè)單位中的一般文檔管理，目前中國的核電企業(yè)中文檔管理工作的地位更加重要與突出[2]，因此選取核電行業(yè)部分企業(yè)的公司文檔作為樣本進行分析，得出表1所示企業(yè)文檔的主要類型。

企業(yè)文檔智能服務(wù)不僅是企業(yè)文檔部門的關(guān)注點，也是圖情檔領(lǐng)域?qū)W者的研究內(nèi)容之一。有學(xué)者認(rèn)為知識服務(wù)模式是由眾多要素綜合而成的[3]；張淑雅、杜恩龍[4]提出知識檢索平臺、知識學(xué)習(xí)平臺、知識問答平臺以及知識訂閱平臺四種模式的知識服務(wù)；鄭慧萍[5]、李超[6]提出參考咨詢服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)型服務(wù)、集成化服務(wù)、個性化服務(wù)以及用戶自助服務(wù)的知識服務(wù)模式。針對文檔而言，裘麗[7]認(rèn)為后保管時代的檔案知識服務(wù)模式應(yīng)有用戶自助服務(wù)、個性化定制服務(wù)以及個人數(shù)字檔案館等。關(guān)于文檔知識服務(wù)的研究，較早見于政府文件，例如，劉宇[8]分別從以政府為主導(dǎo)和以龍頭企業(yè)為主導(dǎo)的方向介紹了知識服務(wù)的模式；牛力、王為久[9]等提出面向政府決策的檔案知識服務(wù)旨在充分發(fā)掘出檔案的價值，為政府決策提供全面支持。

信息技術(shù)的飛速發(fā)展、管理階段的不斷更新、檔案人員的自身訴求[10]為文檔管理與服務(wù)模式帶來新的思考與可能。新的技術(shù)能夠解析文檔資源中的語義知識并可視化知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，打破以往企業(yè)文檔服務(wù)的粗粒度組織模式，實現(xiàn)以知識為導(dǎo)向的企業(yè)文檔智能服務(wù)。根據(jù)文獻調(diào)研和企業(yè)生產(chǎn)活動中的實踐，發(fā)現(xiàn)信息時代下企業(yè)文檔服務(wù)的需求表現(xiàn)出多元化與個性化、全面性和有效性等特點，結(jié)合需求特點和知識服務(wù)的思想，本文認(rèn)為企業(yè)文檔智能服務(wù)是以智能技術(shù)為中介、企業(yè)文檔為基礎(chǔ)，向用戶提供知識的一種高級服務(wù)，與單純梳理及論證知識服務(wù)的概念不同，本研究重在探討一種以知識庫為核心、依靠智能技術(shù)提供知識服務(wù)的方式方法。

二、模式框架：以知識庫為核心的企業(yè)文檔智能服務(wù)

企業(yè)文檔智能服務(wù)是企業(yè)文化適應(yīng)知識經(jīng)濟發(fā)展的需求而產(chǎn)生的，是企業(yè)文化管理和核心技術(shù)管理縱深發(fā)展的結(jié)果，是伴隨著企業(yè)對資源認(rèn)識的不斷深化、智能技術(shù)的不斷推廣以及企業(yè)自身管理能力的不斷提高而發(fā)展起來的。

（一）知識庫：從文獻傳遞到知識服務(wù)

傳統(tǒng)的文檔服務(wù)常采用文獻傳遞等方式，這種方式以物理文件的粒度為單元進行查找，查詢結(jié)果限制在個體文檔層面，只能提供文獻級別的服務(wù)，很難反饋資源之間的關(guān)聯(lián)。然而，用戶真正需求通常是分散在不同文獻中的知識片段，文獻傳遞造成知識孤島等問題，用戶獲取的知識內(nèi)容不夠深入，文檔蘊含的知識價值發(fā)揮不完全。知識庫運用科學(xué)的方法對不同來源、不同層次、不同結(jié)構(gòu)、不同內(nèi)容的知識進行綜合和集成，使單一知識、零散知識、新舊知識、顯性知識和隱性知識經(jīng)過整合形成新的知識體系。知識庫不再是簡單的文獻存儲數(shù)據(jù)庫，而是深入文獻內(nèi)容的知識單元、知識關(guān)聯(lián)等的集合，是從文獻傳遞到知識服務(wù)的重要支撐。信息時代下檔案等文化富集性資源需要進行知識服務(wù)的轉(zhuǎn)型，來更好地勝任輔助決策的智庫角色。以知識庫為核心的新型檔案服務(wù)平臺建設(shè)與發(fā)展比以往任何時刻都更為重要[11]，其構(gòu)建需要以技術(shù)、管理和內(nèi)容為重點支撐，這要求檔案管理主體必須根據(jù)信息資源的知識屬性特征[12]，應(yīng)用各種手段對其進行編研。針對企業(yè)文檔構(gòu)建知識庫的實質(zhì)是對企業(yè)文檔知識進行管理，將“文檔庫”提升為“知識庫”，可以從信息集聚地提升為知識集聚地，最終使文檔的內(nèi)容轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N知識資產(chǎn)，使企業(yè)的核心文檔在收集、加工、存儲、傳遞和應(yīng)用的流轉(zhuǎn)過程中不斷增值。

（二）模式框架：知識發(fā)現(xiàn)、組織、可視與服務(wù)

依托知識庫，企業(yè)文檔對于計算機不再是一串串沒有意義的字符，而是互聯(lián)互通、有重點、可理解的數(shù)據(jù)網(wǎng)。企業(yè)文檔智能服務(wù)能夠借助從數(shù)字技術(shù)到智能技術(shù)的一系列技術(shù)手段，完成知識發(fā)現(xiàn)、知識組織、知識可視、知識服務(wù)等工作，實現(xiàn)從物理文件到電子文件，再到知識單元和知識圖譜，最后成為面向用戶的知識問答的系列轉(zhuǎn)型，具體如圖1所示。

具體而言，諸如文件掃描、構(gòu)建信息系統(tǒng)等簡單的數(shù)字技術(shù)在很多大型企業(yè)中已經(jīng)得到非常成熟的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上加入OCR、NLP、對象檢測、關(guān)系抽取等初步智能技術(shù)，可以將傳統(tǒng)的物理文件轉(zhuǎn)化為計算機存儲格式的、能夠直接在數(shù)字環(huán)境中加工處理的、帶有關(guān)鍵詞標(biāo)識的電子文件，這一過程可以稱之為“知識發(fā)現(xiàn)”的過程。知識發(fā)現(xiàn)主要是讓計算機發(fā)現(xiàn)并存儲文件的關(guān)鍵知識，但此時的數(shù)據(jù)只是被OCR識別的文件，或被NLP標(biāo)記后的關(guān)鍵詞，或被對象檢測出的目標(biāo)圖片等，這些離散的數(shù)據(jù)點如何關(guān)聯(lián)還有待進一步加工，需要借助諸如知識聚合、相似度計算、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等知識組織方面的智能技術(shù)。知識組織后電子文件就不再是離散存儲的一個個單獨文檔，而是相互關(guān)聯(lián)的知識單元，經(jīng)過可視化技術(shù)可以呈現(xiàn)為知識圖譜或其他形式的圖表。知識圖譜的效果可以為我們提供有益參考，但這種參考更多是數(shù)據(jù)分析方面，最終還需要轉(zhuǎn)化為面向用戶的文檔智能服務(wù)。文檔智能服務(wù)的實現(xiàn)需要考慮不同的應(yīng)用場景、不同的用戶需求，以及不同的問題種類，面對不同情況有針對性地采取不同的知識服務(wù)方式。

技術(shù)手段的運用是決定企業(yè)文檔智能服務(wù)與傳統(tǒng)的參考咨詢服務(wù)及信息檢索服務(wù)不同的最關(guān)鍵要素。在知識發(fā)現(xiàn)與知識組織階段，用命名實體識別、人臉識別對文字、圖片進行標(biāo)注，其速度、準(zhǔn)確性、全面性相比過去的人工標(biāo)注都能獲得提升；用知識圖譜、圖數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)信息進行存儲和可視，其規(guī)范程度、關(guān)聯(lián)程度等都有一定程度的進步；用更加智能的問答、推薦等方式呈現(xiàn)文檔知識，其友好性、共享性大大加強。

總體而言，從物理文件到電子文件的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)換，再到知識單元和知識圖譜的關(guān)鍵過程，最后呈現(xiàn)多樣化的預(yù)期效果這一方式方法，共同構(gòu)成了企業(yè)文檔智能服務(wù)的核心框架，其中涉及眾多集成在知識庫中的數(shù)字技術(shù)和智能技術(shù)。

三、模式內(nèi)容：原始文件到知識庫的知識單元

技術(shù)環(huán)境變遷直接導(dǎo)致了檔案管理對象及其管理空間的變化，有學(xué)者[13]認(rèn)為至少可以分三類技術(shù)環(huán)境，即傳統(tǒng)的模擬技術(shù)環(huán)境、基于數(shù)字信號的數(shù)字技術(shù)環(huán)境和以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心特征的數(shù)據(jù)環(huán)境（新技術(shù)環(huán)境），分別簡稱為模擬態(tài)、數(shù)字態(tài)和數(shù)據(jù)態(tài)檔案對象管理空間。新技術(shù)環(huán)境下，信息的處理由相對冗余和龐雜的文件粒度開始降維到更容易解析和處理的知識單元粒度，越來越多的智能技術(shù)廣泛應(yīng)用到知識服務(wù)中并發(fā)揮起重要作用來。

（一）企業(yè)文檔內(nèi)容的知識發(fā)現(xiàn)

以企業(yè)文檔為研究對象的知識發(fā)現(xiàn)主要用到的智能技術(shù)包括實體識別、對象檢測、關(guān)系抽取等。企業(yè)文檔中的實體不同于傳統(tǒng)檔案中的命名實體，諸如人名、地名等，對于企業(yè)業(yè)務(wù)而言也非主要數(shù)據(jù)，而部門、崗位、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品等專有名詞則是企業(yè)生產(chǎn)活動中更關(guān)心的問題。對象檢測是指利用圖像處理與模式識別等方法，檢測出目標(biāo)對象并標(biāo)定其位置。企業(yè)的大量知識內(nèi)容凝聚在各類文檔的圖表中，且圖表在很多情況下比文字更易被用戶關(guān)注，因此借助對象檢測的方式把企業(yè)文檔中以“.pdf”“.tiff”“.jpg”“.jpeg”等形式存在的圖表知識專門“挖”出來能夠補充和完善企業(yè)文檔知識庫。關(guān)系抽取是指抽取實體間語義關(guān)系的任務(wù)，實體間的關(guān)系可被形式化描述為關(guān)系三元組，從無結(jié)構(gòu)的自然語言文本中抽取出格式統(tǒng)一的關(guān)系數(shù)據(jù)有助于讓計算機快速處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，提高處理效率。通過抽取實體之間語義關(guān)系，建立廣泛的信息關(guān)聯(lián)，有助于建立領(lǐng)域知識圖譜，通過挖掘和分析語義關(guān)系，能夠進一步理解和匹配用戶的查詢意圖，從而為用戶提供更精準(zhǔn)的搜索服務(wù)。

（二）智能技術(shù)推動的知識組織

智能技術(shù)推動了以本體、語義網(wǎng)與知識圖譜為代表的新型知識組織方式，這種組織方式以結(jié)構(gòu)化形式將現(xiàn)實世界的事物及關(guān)系予以表示并存儲，再通過結(jié)合實體識別、關(guān)系解析等信息自動理解過程，實現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)推理，預(yù)測可能存在的隱性知識或未來趨勢。知識圖譜在本質(zhì)上就是一種語義網(wǎng)絡(luò)（Semantic network）的知識庫，即一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這種組織方式對于用戶的搜索請求不再局限于傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞檢索，而是通過分析用戶的查詢意圖對問題進行理解，在知識圖譜上推理、匹配和查詢以獲取更加簡潔而準(zhǔn)確的答案。利用語義網(wǎng)和知識圖譜技術(shù)可以實現(xiàn)文檔知識的細粒度挖掘，從篇章級文檔數(shù)據(jù)內(nèi)容轉(zhuǎn)變?yōu)槿M知識單元級知識內(nèi)涵，通過各種關(guān)聯(lián)關(guān)系形成企業(yè)智慧大腦。

（三）智能化的知識可視及服務(wù)

可視化分析是一種高效的數(shù)據(jù)分析方法，可以清晰直觀、用戶友好地展現(xiàn)文本特征規(guī)律，是知識服務(wù)當(dāng)中重要的技術(shù)設(shè)施之一，基于可視化技術(shù)分析文本背后蘊藏的隱性知識，發(fā)現(xiàn)個體單元、文獻單元或知識單元之間的相關(guān)性，能夠拓寬文本分析的深度和廣度。知識服務(wù)順應(yīng)時代要求向自動化轉(zhuǎn)變，積極利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高文本分類、實體消歧、關(guān)鍵詞標(biāo)引、主體演化分析、用戶情感分析等各環(huán)節(jié)的工作效率和質(zhì)量。早期學(xué)者們多采用基于規(guī)則的工程化方法，現(xiàn)在多將規(guī)則和機器學(xué)習(xí)結(jié)合起來，通過機器學(xué)習(xí)挖掘海量數(shù)據(jù)的顯隱性特征，利用專業(yè)知識規(guī)則改進機器學(xué)習(xí)模型、輔助數(shù)據(jù)預(yù)處理或后驗矯正。深度學(xué)習(xí)技術(shù)近兩年也取得了巨大的進步，模型的強大特征和語義理解能力為知識服務(wù)帶來新的變革與成效，促進了學(xué)科知識服務(wù)、知識分享與學(xué)術(shù)交流。

四、模式效用：面向不同需求的文檔智能服務(wù)

知識分為隱性知識和顯性知識[14]，用戶能夠進行明確提問的屬于顯性知識需求，還有沒有形成具體問題、甚至用戶本身還沒有意識到問題，但存在并且用戶也有偏好去尋求答案的需求屬于隱性知識需求。企業(yè)智能文檔服務(wù)不僅優(yōu)化對于顯性知識需求的滿足程度，也能進一步發(fā)現(xiàn)和匹配用戶的隱性知識需求，從多方面提升服務(wù)質(zhì)量，改善用戶體驗。

（一）面向顯性知識需求的智能服務(wù)

顯性知識需求可以由檢索反饋或智能問答等智能服務(wù)方式進行滿足。常用的搜索服務(wù)是基于字符匹配，而基于知識庫的高級檢索服務(wù)模式是通過對用戶問題的關(guān)鍵詞進行選取，將用戶的檢索詞上升到基于實體和關(guān)系的檢索上，找到對應(yīng)實體或概念，利用知識單元之間的概念層次結(jié)構(gòu)展開分析和知識推理的操作，搜索出滿足客戶需求的知識內(nèi)容。例如，用戶輸入發(fā)電機，可以根據(jù)系統(tǒng)知識庫中存儲的企業(yè)文檔反饋出發(fā)電機氫氣冷卻系統(tǒng)、柴油發(fā)電機工藝水系統(tǒng)、汽輪發(fā)電機等內(nèi)容，相較傳統(tǒng)的字符匹配，在語義上具有更好的全面性。

此外近年來有很多智能問答式產(chǎn)品的成功引起了大家對于問答技術(shù)應(yīng)用的關(guān)注，例如，亞馬遜率先推出智能語音音響，用戶可以在任何空間和時間與智能硬件進行對話，基于底層知識庫回答用戶在開放領(lǐng)域和封閉領(lǐng)域的問題。企業(yè)智能問答服務(wù)可以借鑒這些已有通用問答系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)，再結(jié)合企業(yè)具體的業(yè)務(wù)場景，捕捉一些特有的關(guān)鍵詞，從而創(chuàng)新文檔知識服務(wù)模式，優(yōu)化企業(yè)文檔知識服務(wù)內(nèi)容。

（二）面向隱性知識需求的智能服務(wù)

隱性知識需求可以通過個性化服務(wù)、專業(yè)化定制、智能化導(dǎo)航等智能服務(wù)方式進行滿足。個性化服務(wù)致力于理解用戶背景和用戶興趣，構(gòu)建向用戶進行精準(zhǔn)推薦所需要的知識庫，幫助其篩選信息、發(fā)現(xiàn)可用知識，從而提高用戶從海量信息中獲取有用知識的效率。根據(jù)用戶信息可以構(gòu)建用戶畫像，用戶信息一般包括用戶的基礎(chǔ)信息，如年齡、地域、職業(yè)、學(xué)歷、偏好等，以及用戶產(chǎn)出的行為數(shù)據(jù)，如瀏覽、收藏、評論等。抽取這些信息再進行數(shù)據(jù)融合，可以準(zhǔn)確定位用戶特征，發(fā)現(xiàn)用戶潛在需求。個性化推薦能加強文檔知識被接受的概率，有利于企業(yè)文檔價值的發(fā)揮和體現(xiàn)，還可以解決部分用戶沒有表達出來的潛在需求，緩解一些用戶在系統(tǒng)使用上的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)。

專業(yè)化定制可以關(guān)聯(lián)文檔中一些存在隱性關(guān)系的知識資源，例如當(dāng)企業(yè)用戶的知識需求不是單份固定的文檔，而是關(guān)于業(yè)務(wù)解決方案、業(yè)務(wù)活動經(jīng)驗等相關(guān)知識的合集時，借助知識庫可以將知識內(nèi)容整合分析，有效集成企業(yè)文檔中的知識資源，使物理分散的知識內(nèi)容整合在一起，從而得出戰(zhàn)略性知識。借助知識地圖的直觀呈現(xiàn)，可將企業(yè)文檔中蘊含的相關(guān)知識資源的分布位置全部呈現(xiàn)，用戶可以快速遍歷相關(guān)內(nèi)容，從一個節(jié)點跳轉(zhuǎn)到另一個節(jié)點進行瀏覽和知識獲取，同時獲取多個維度的知識內(nèi)容。

智能化導(dǎo)航是結(jié)合知識庫和用戶畫像動態(tài)更新導(dǎo)航系統(tǒng)的知識服務(wù)方式。信息時代，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長的態(tài)勢，廣泛的數(shù)據(jù)來源、多樣的數(shù)據(jù)形式、高速的數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度在為知識服務(wù)提供便利的同時也帶來了新的挑戰(zhàn)，建設(shè)能夠支撐大體量信息存儲分析的智能化知識導(dǎo)航系統(tǒng)，對知識資源進行科學(xué)合理分類是提供高效知識服務(wù)的基礎(chǔ)。搭建可以智能導(dǎo)航的搜索引擎，呈現(xiàn)量身定做的導(dǎo)航欄，可以更好地展示各類特色資源。

五、結(jié)語

以基于知識庫的企業(yè)文檔智能服務(wù)模式研究為目的，本文首先對企業(yè)文檔服務(wù)的現(xiàn)狀進行了調(diào)研，其次借鑒知識庫、知識圖譜方面的理論和模型提出了企業(yè)文檔智能服務(wù)的核心框架。具體分析模式內(nèi)容和模式效用后，研究認(rèn)為基于知識庫從企業(yè)原始文件到知識單元、再到知識圖譜、知識問答的組織模式能夠較好地發(fā)現(xiàn)和利用企業(yè)文檔中蘊含的知識，基于知識圖譜完成的知識問答能夠提高用戶主導(dǎo)和企業(yè)文檔持有方主導(dǎo)的不同知識服務(wù)效果。整體模式的應(yīng)用能夠提高企業(yè)文檔的管理水平，進一步落實企業(yè)文檔工作對智能技術(shù)的應(yīng)用和推廣，推動企業(yè)文檔的智能服務(wù)進程。

*本文系國家檔案局科技項目“核電文檔AI中臺建設(shè)研究”（項目編號：2020-X-044）的研究成果之一。

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作者單位：1.中國人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院2.福建福清核電有限公司信息文檔處