將本研究中開發的摘要模型應用於其他低資源語言的文本摘要任務，可以考慮以下步驟：
數據集的擴展：首先，針對目標低資源語言收集和構建一個高質量的文本數據集。這可以通過網絡爬蟲、開放數據集或社區貢獻來實現，確保數據的多樣性和代表性。
模型微調：使用已開發的摘要模型作為基礎，對其進行微調以適應新的語言特性。這包括調整模型的超參數和訓練策略，以便更好地捕捉目標語言的語法和語義。
語言特徵的考慮：在模型訓練過程中，考慮到不同語言的特性，例如語序、詞彙和語法結構，這可以幫助模型更好地理解和生成目標語言的文本。
跨語言轉移學習：利用已經在其他語言上訓練好的模型進行轉移學習，這樣可以加速新語言的模型訓練過程，並提高其性能。
評估和優化：在新語言的摘要生成任務中，使用自動評估指標（如ROUGE）和人類評估相結合的方式，持續評估模型的性能，並根據反饋進行優化。
通過這些步驟，可以有效地將尼泊爾語摘要模型的開發經驗應用到其他低資源語言的文本摘要任務中，促進多語言自然語言處理的發展。