深度分析 T5 模型自監督句子分割:從知識圖譜到常識問答的結構化學習新路徑 本研究提出一種基於 T5 編碼器-解碼器架構的自監督句子分割框架(Sentence Splitter),旨在從自然語言句子中恢復隱含的事實結構。該方法將句子分割視為離散分割問題,透過機率序列生成學習辨識描述性前綴(head)與事實補全(tail)之間的語義邊界,無需手動標註。