SURGELLM представляет единый фреймворк на основе трансформера с хирургической гейтинговой фичей, задаче-зависимыми префикс-токенами и нормализацией с весом инстанса, чтобы решить несоответствия индуктивных предпосылок, неравномерность классов и отсутствие интеграции лексических знаний. Вариант IWN достигает значения macro-F1 в 0,940 по четырём задачам, превосходя базовые модели на 0,036 в целом и на 0,130 в задаче авторства, прирост подтверждён как лексический, а не параметрический.