一、项目背景介绍
档案文件中包含的内容丰富且形式多样，通常不仅包括文本，还可能包含表格、图片、标题、段落、注释等多种内容元素。传统的档案管理往往依赖人工对文档内容进行归档、分类和标注，这种方式耗时费力，且在管理庞大数据量的档案库时效率较低，容易导致信息检索效率低下。而随着档案信息化进程的加速，档案数字化成为提高管理和利用效率的关键步骤。
文档内容结构化的核心在于自动识别和区分文档中的标题、正文、表格、图片区域、注释等多种内容类型，并将其划分成结构化模块。这种模块化处理不仅保留了档案的原始版式，还便于精细化的信息检索和批量分析，尤其适用于复杂排版的档案文件（如年鉴、杂志、报告等），显著提升了档案的可读性和易用性。
数字化和结构化技术在档案管理中优势明显，不仅有效降低人工标注成本，还极大提升了管理效率。通过结构化的文档，档案可以实现更快速的信息检索和关联分析，为档案馆提供信息化、智能化、自动化的技术支撑，助力从被动管理向智能档案服务和数据价值挖掘的转型。
二、技术方案介绍
在档案内容结构化的技术方案中，思通数科AI平台通过自动布局分析、段落与标题检测、表格结构识别等功能，实现对复杂档案内容的高精度分块处理。平台首先识别文档的标题、正文、表格和图片区域，确保排版的完整性。
通过自然语言处理技术识别章节和段落，保证数字化后的文档结构与原始版式一致。表格内容则被精准提取并导出为数据库兼容格式。此外，嵌套内容还原技术保留了复杂档案的层次结构，同时自动生成元数据，方便后续管理和检索。系统支持多种格式的结构化存储，为档案的数字化管理提供全方位支持。思通数科的AI平台在文档结构化方面具有以下特点：
自动布局分析
档案馆中的文档在解析成数字化档案之前，首先要分析文件的布局，即识别文件的主要组成部分，例如标题、正文、表格、图像等。AI平台会通过布局分析算法，自动检测文档的分栏、段落分隔、图片区域等，形成结构化的分块。这种布局分析技术特别适用于包含复杂排版的文档，如杂志页面、年鉴、报告等。
段落与标题检测
在文字识别过程中，系统可以检测出文档的标题、章节和段落等结构。通过自然语言处理技术，平台可以根据字体大小、段落间距等视觉线索自动区分标题和正文，保证数字化后的文档与原始排版相符。这一功能能够让档案文件在转换为电子文本后更具可读性和逻辑性，特别适合用于结构化存档和后续的信息提取。
表格结构识别
许多档案文档中包含表格，表格信息的识别比普通文本更为复杂。平台会对表格内容进行特定处理，自动识别表格的行、列、单元格边界等信息，将表格数据结构化导出为Excel或CSV格式，方便进行数据分析或数据库存储。对于年度报告、数据统计等包含表格的档案文件，表格识别和结构化处理可以大幅提高数据利用率。
嵌套内容还原
在档案馆中有一些文档包含复杂的嵌套内容，例如附注、脚注、引文等，AI平台可以识别出这些嵌套内容并保留其在文档中的原始位置。通过精细的结构化处理，系统能够生成包含多层次结构的数字化文档，保证不同层次的信息不会混淆。这种还原处理在需要保留完整信息的历史档案中尤为重要。
元数据生成
结构化处理后的文本可以自动生成标签和元数据，如文档类型、年份、作者等。系统会根据识别到的信息自动为每个文档添加分类标签，便于日后的管理和检索。元数据不仅帮助用户快速定位到需要文档，也为后续的档案分析和数据挖掘提供了丰富的基础信息。
格式化存储
结构化完成的文档可以按需求导出为多种格式，如PDF、Word、Excel等，保留文档的层次结构和排版。对于需要进一步处理的数据表格，系统可以直接导出为数据库兼容的格式，便于进行统计分析。这种格式化的存储方式既保留了档案的结构化信息，也支持二次利用，为档案馆的数字化管理和信息检索提供了极大便利。
三、典型案例介绍
案例：某历史档案馆数字化转型项目
某大型历史档案馆馆藏的档案种类繁多，文档类型包括古籍文献、报刊、年鉴、手稿、书信等，且大多存在复杂排版结构。该馆的需求包括将大量档案数字化并结构化处理，以便进行高效的信息检索和数据分析。以往依赖人工对文档进行标注和分类，不仅耗时费力，且在面对数百万份历史档案时难以保持高效和准确。
解决方案
思通数科AI多模态平台为该档案馆量身定制了一套结构化数字化解决方案，包含自动布局分析、段落与标题检测、表格结构识别、嵌套内容还原和元数据生成等功能。平台通过分析文档的排版特征，自动识别文档的标题、段落、表格、脚注等信息区域，并按原始结构划分成独立模块。系统同时生成丰富的元数据，包括文档类型、年代、作者等标签，便于管理和检索。
实施效果
通过思通数科的解决方案，该档案馆完成了500万页档案的批量数字化，90%以上的文件实现了自动分类和标注，信息检索效率提高了近60%。此外，表格信息可以直接导出至数据库进行数据分析，帮助研究人员快速查询和分析历史数据，为档案馆的研究利用和服务创新提供了高效的技术支撑。
四、产品体验
思通数科AI多模态能力平台，产品体验地址：https://nlp.stonedt.com/
