document-classification

本文提出一种KAN增强的BiGRU架构，用于对孟加拉国的多语言法律文档进行分类和摘要生成，取得了适中的准确率和ROUGE分数，并证明KAN模块相比基线BiGRU提升了分类准确率。

本系统综述对139项研究进行了分析，提出了一个统一的框架和元分析，用于通过多模态和多视图信息融合进行文档分类，发现融合提高了准确性（平均提升+5.28个百分点），但也揭示了可重复性挑战。