当前的主题分割和大纲生成的联合学习框架可以进一步扩展，以更好地处理较长子标题的挑战。一种可行的方法是将当前的联合学习框架扩展为更复杂的模型，例如集成异构文本分类任务（如主题分割）和文本生成任务（如大纲生成）到一个统一的生成模型中。这样的模型可以基于强大的大规模语言模型，通过在给定结构的情况下生成更多受控内容，从而更好地处理较长子标题的挑战。此外，可以探索更复杂的模型架构，如引入更多的上下文信息或引入更多的任务约束，以提高模型对较长子标题的生成能力。