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🧠 一、基于语言模型的依存关系分句（Dependency-based Segmentation）
✅ 说人话：
用语言模型判断句子里的语法结构（谁依赖谁），找到合理的“断点”，把太长的句子拆成语法上更自然的小句。
✅ 适合处理：
太长、多个意思混在一起的复合句，尤其是专业文档（如医疗）中“逗号 + 括号 + 嵌套”的句子。
✅ 例子：
原句：
“患者，男，58岁，因‘腹痛伴发热3天，加重1天’入院，体温38.7℃，伴寒战，无明显咳嗽。”
依存关系分析拆句后：
- 患者为男性，58岁。
- 因腹痛伴发热3天、加重1天入院。
- 入院时体温为38.7℃。
- 伴寒战。
- 无明显咳嗽。
👀 依赖关系切割会尊重：
- 谁是主语、谓语；
- 哪部分是修饰语；
- 哪些信息可以单独成为一句话。
🌐 二、主题变换检测（Topic Shift Detection）
✅ 说人话：
统计句子里出现的“关键词”和“词频”，当词汇主题突然换了（比如从“症状”换到“治疗”），就认为是一个新的段落，切开。
✅ 适合处理：
结构清晰的长文本，比如新闻、病例报告、科普文档等。
✅ 例子：
原段落：
“患者腹痛3天，体温升高至38.7℃，伴寒战。给予头孢曲松抗感染治疗，症状明显缓解。后续建议继续观察并进行肝胆超声检查。”
按主题切段：
- 症状描述：腹痛、发热、寒战。
- 治疗措施：使用抗生素，症状缓解。
- 检查建议：后续肝胆超声。
👀 主题切割关注：
- 概念词变了（症状 ➜ 治疗 ➜ 检查）
- 可以通过统计词频 + 向量相似度来判断主题是否“跳跃”了
🆚 总结对比：
| 方法 | 思路 | 举例 | 适合文体 |
|---|---|---|---|
| 依存关系分句 | 语法结构 + 谁修饰谁 | 拆复杂句 | 医学病例、技术文档 |
| 主题变换检测 | 词频 + 语义跳跃识别 | 划段 | 新闻、百科、科普文 |