高考申論題
114年
[檔案管理] 文書及檔案資訊化
第 三 題
三、請結合數位典藏與資訊科技應用的趨勢，說明如何運用「自然語言處理（NLP）」與「知識圖譜（knowledge graph）」於檔案描述與關聯分析作業。請舉例說明其對於檔案檢索與應用服務的具體效益與限制。（25 分）
📝 此題為申論題
思路引導 VIP
考生應先拆解題目兩大核心技術「NLP」與「知識圖譜」，分別對應到檔案生命週期中的「描述」與「關聯分析」。接著以實務應用的角度，條列兩者結合後在檢索上的具體效益（如語意搜尋、視覺化），並務實地提出技術或管理面的限制（如辨識率、建置成本、個資風險），方能展現兼具技術與檔案實務的全貌。
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【破題】 在數位典藏與檔案資訊化的發展下，檔案館面臨海量非結構化資料的挑戰。運用「自然語言處理（NLP）」技術可自動化萃取檔案內容特徵，而「知識圖譜（Knowledge Graph）」則能打破傳統樹狀層級架構，建立跨檔案的語義網絡，兩者結合將大幅提升檔案描述的深度與關聯分析的廣度。 【論述】
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NLP與知識圖譜於檔案管理
💡 結合人工智慧萃取檔案特徵，建立跨全宗的語意關聯網絡。
🔗 檔案智慧化加值流程
- 1 NLP 文本萃取 — 自動識別人物、地點、事件等核心實體
- 2 知識圖譜建模 — 定義實體間邏輯關係，建構語意網絡
- 3 關聯分析應用 — 跨全宗串聯歷史脈絡，提供視覺化呈現
- 4 智慧檢索服務 — 超越關鍵字比對，實現精準語意推理
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🔄 延伸學習：研究重點：如何平衡檔案開放應用與《個人資料保護法》之合規要求。
