一种数字档案智能信息挖掘方法

本发明公开了一种数字档案智能信息挖掘方法，涉及档案信息处理技术领域，本发明通过一系列量化指标包括一致性指标、完整性指标、重要性指数及综合重要性指数来评估数据质量，这有效减少了人工筛选时的主观判断，使数据筛选过程更加客观可靠且科学，同时通过将量化指标与综合权重结合，以自动生成基于数据驱动的加权阈值，该加权阈值的应用不仅能够快速处理大规模的数据集，以减少对大量人力进行手动标注的需求，且能够有效筛选出优质数据集，并应用于后续深度学习模型的训练，以显著提升模型的输出精度和稳定性，确保能够得到更加准确的预测结果，并在基于此更加准确的预测结果的基础上，能够制定出更加科学合理的业务决策。