文本分段是自然语言处理中的一个基本任务，其中文档被分割成连续的部分。然而，该领域的先前研究受到有限数据集的限制，这些数据集要么规模较小，要么是合成的，或者仅包含结构良好的文档。在本文中，我们通过引入一个新的基准数据集YTSeg来解决这些问题，该数据集专注于本质上更为无结构且主题和结构上更加多样的口语内容。作为本研究的一部分，我们提出了一种高效的层次分段模型MiniSeg，其性能优于现有的最先进基线模型。最后，我们将文本分段的概念扩展到更具实用性的“智能章节划分”任务，该任务涉及对无结构内容进行分段、生成有意义的段落标题以及模型的潜在实时应用。