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本文提出了一种使用超图支配的抽取式文本摘要的新方法，并将其性能与现有的基于图的方法进行了比较。
本文介绍了一种混合分层1D-CNN-BiLSTM框架，用于生物医学与临床文本的抽取式摘要，旨在通过直接从源文档中选择句子而不是生成新文本来保持事实性。
LaMSUM是一个新颖的多层次框架，使用LLM为公民举报平台生成大量骚扰事件报告的提取式摘要。该方法优于最先进的提取式摘要方法，并解决了有限的LLM上下文窗口和代码混合语言处理等挑战。