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An Explainable Hybrid Deep Learning Framework for Outcome-Oriented Long-Document Summarization Using Adaptive Feature Learning and Decision Optimization
本文提出了一种可解释的混合深度学习框架，该框架结合了稠密检索、基于 LoRA 的参数高效型 LED 微调以及面向结果的优化，旨在生成与学习目标一致的指令性摘要，并在 QMSum、GovReport 和 NILD 等教育数据集上实现了最先进的性能。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
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