AI多模态技术下的名人档案开发利用与长期保存研究

AI多模态技术下的名人档案开发利用与长期保存研究

随着人工智能技术的快速发展，多模态大语言模型（MLLM）和数字胶片技术为名人档案的开发利用提供了新的可能性。本文从名人档案的特殊属性出发，探讨了MLLM和数字胶片技术在名人档案领域的应用前景，并结合上海某区档案馆的实践案例，提出了未来应用场景的预测。

名人档案的特殊属性

名人档案是历史上存在的社会著名人士或知名人士，包括政治家、军人、企业家、社会模范、科学家、艺术家、教育家、社会人士等，在某一领域、行业、学科做出过重要贡献，对某一民族、地区甚至世界范围内产生巨大影响，并得到社会和历史认可，在此过程中直接形成的具有一定保存价值的各种形式和载体的历史记录。

载体多模态性

“模态（Modal）”通常是指不同形式、不同来源的数据，名人档案的一个重要特性是其载体的多模态性，即其内容载体不再局限于传统的文字记录，还包含了多种形式的媒体，如图片、音频、视频、手稿、书信、绘画、剪报、演讲记录和社交媒体内容等，甚至出现了不同载体间的融合，如名人的演讲稿与对应的演讲音视频。

图1 名人档案多模态数据主体内容

内容专业性与广泛性

内容专业性体现在名人档案通常涵盖了名人在其专业领域内的重要贡献和成就。广泛性体现在名人影响力的多方面和多层次，不仅记录了在其专业领域的成就，还涉及其个人生活、社交关系等。

档案实体的分散性

一是地理位置上的分布使得名人档案往往分散在不同的国家、城市和机构中。二是档案保存单位的多样化进一步加剧了名人档案的分散性。

档案总量的稳定性

名人档案的总量相对于其他类型的档案具有较高的稳定性。名人档案一般涵盖了名人在其一生中积累的各种文献资料、手稿、照片、音视频记录等，其总量基本确定。

MLLM与数字胶片活化利用名人档案的适用性分析

MLLM活化利用名人档案的适用性

MLLM以其先进的多模态数据处理能力在活化利用名人档案方面表现出极高的适用性，可以深度挖掘和活化名人档案中的丰富信息，提供更丰富、立体的人物解读。

MLLM跨模态融合档案数据的能力

MLLM能够同时处理和理解多种形式的数据使得名人档案中的多模态数据能够被综合分析，将文字内容与相关图片、音频、视频结合起来，从而提供更加丰富和立体的档案信息。

丰富的多模态名人档案样本数据

在多模态名人档案样本数据中，文字部分提供了丰富的语义信息，包括个人生平、成就、思想理念等。与此同时，照片、手迹、签名等图像形式的信息也为机器学习算法提供了视觉上的数据输入。

图2 多模态技术名人档案+MLLM技术结构

数字胶片活化利用名人档案的适用性

数字胶片技术的制作和应用过程包括以下几个关键步骤：①档案资料通过高分辨率扫描为数字图像。②通过“数→胶”的技术，转换成包含高密度二维码图像的缩微胶片。③将档案数据包编码处理转换成超高分辨率的二维码图像，并利用4K反射投影技术将图像记录在专用感光胶片上。④感光和冲洗处理。

图3 数字胶片技术应用方案

名人档案的长期高保真存储

数字胶片技术在名人档案的长期高保真存储中扮演着关键角色，将传统载体档案通过高分辨率扫描和数字化处理，转化为高质量的以二维码呈现的数字文件，避免了物理介质因时间、环境等因素导致的损耗和变质。

图4 数字胶片技术原理

名人档案的灵活多渠道调用

名人档案的灵活多渠道调用依赖于先进的信息技术和数字化管理手段，极大地提升了应用价值和传播范围。采用先进的搜索引擎技术和自然语言处理技术，对档案数据进行语义分析和元数据标注；同时提供多语言支持和跨模态数据访问，进一步扩大了档案的用户覆盖面和应用场景。

上海某区档案馆在名人档案活化利用中的实践案例

案例背景

为了更好地活化利用名人档案资源，上海某区档案馆与上海鸿翼合作，利用MLLM和数字胶片技术，成功探索了名人档案的创新应用路径。

技术引入与应用

基于上海某区档案馆实际情况和名人档案开发需求，采取了以下措施：

1. 多模态数据的整合与数字化。档案馆对名人档案进行全面梳理，将文字、图片、音频、视频等多模态数据通过高清扫描、录音转换等技术手段整合为数字化格式。
2. MLLM技术的应用。利用MLLM技术对数字化的多模态档案数据进行深度分析和融合，提取关键信息，生成结构化的档案摘要和关联信息。
3. 数字胶片技术的运用。为确保名人档案的长期保存和随时调用，档案馆采用数字胶片技术将档案资料进行高保真存储。

应用效果

1. 利用文字、图像、语音检索，知识图谱检索，人物关联检索，可以方便地检索和获取所需的档案信息，提高了档案的利用率。
2. 结合多模态大语言模型和现代展示手段，推出了多种形式的档案展示活动，规划设计例如数字大屏语音识别应答，手机APP图像音视频虚拟展厅等。
3. 利用数字胶片技术对重要的名人档案进行加工处理并利用缩微及数字技术进行转码，最终进行异质备份，保证名人重要的文字、图片、影音文件能够保存上百年。

融合MLLM与数字胶片活化利用名人档案的场景预测

更像本人的名人“数字人”

融合MLLM与名人档案的技术可以显著提升名人“数字人”的真实感与生动性，从而为多种应用场景提供更加逼真的虚拟形象。综合利用这些数据，MLLM可以生成更为逼真的语音合成和面部表情。

图5 数字人技术

多模态知识图谱的构建与存储

构建多模态知识图谱的第一步是数据的收集与整理。需要使用规范化的提示词（Prompts）引导MLLM从名人档案中提取关键信息，并将这些信息按照一定的逻辑关系进行组织接着，利用对文本数据进行语义分析，提取实体、关系和属性，更可通过MLLM完成，构建起知识图谱的基本框架。随后，MLLM的视觉、听觉，对名人档案中的非文本数据进行分析，提取关键的视觉和听觉特征，并将这些特征与知识图谱中的相应实体关联起来。

不断扩增与真实的名人知识库

名人知识库的构建是一个动态的过程，随着时间的推移和新资料的发现，知识库需要不断地更新和扩展。一个不断增生与真实的名人知识库将成为相关学者了解名人历史和文化的重要资源，同时也为名人档案的活化利用提供了更为丰富和立体的视角。

结语

名人档案的活化利用是文化遗产保护与现代信息技术结合的重要体现。本文提出了名人档案活化利用的新路径。未来，名人档案的活化利用将更加注重个性化和互动性，构建多模态知识图谱和动态更新的名人知识库，实现档案资源的最大化利用和知识传播的广泛性，为丰富公众的文化生活，也为档案学研究和实践提供了新的视角和方法。