一种基于改进LSTM语义建模的档案关键要素识别与分类方法

本发明涉及一种基于改进LSTM语义建模的档案关键要素识别与分类方法，属于人工智能领域。本发明为解决当前档案数字化加工中存在的分类精度不足、要素提取效率低下的问题，采用LSTM模型的多层次结构捕捉文本中的局部与长距离语义特征，使得复杂档案内容的理解更加全面；采用自适应学习机制根据不同档案类型动态调整记忆单元的权重，确保在面对不同语义结构时，关键要素识别的精度保持在高水平；结合上下文感知的记忆与遗忘机制，模型在识别关键要素时能够减少噪音干扰，进一步提高分类的准确性。本发明不仅能够应对多样化、复杂化的档案内容，还能在处理大量数据时保持高效运行，极大地提高了档案数字化加工的质量和效率。