An Explainable Hybrid Deep Learning Framework for Outcome-Oriented Long-Document Summarization Using Adaptive Feature Learning and Decision Optimization

본 논문은 학습 목표에 부합하는 교육용 요약을 생성하기 위해 밀집 검색(dense retrieval), LoRA를 이용한 매개변수 효율적 LED 미세 조정, 그리고 결과 지향적 최적화를 결리한 설명 가능한 하이브리드 딥러닝 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 QMSum, GovReport, NILD와 같은 교육용 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성한다.

원저자: Aman Kumar, Danish Raza Rizvi, Hina Hashmi