文本分割的主要任务是将文本按照主题相关的原则划分为若干个相对独立的文本块。针对现有文本分割模型提取文本段落结构信息、语义相关性及上下文交互等细粒度特征的不足，提出了一种基于图卷积网络（GCN）的文本分割模型TS-GCN。首先，基于文本段落的结构信息与语义逻辑构建出文本图；然后，引入语义相似性注意力来捕获文本段落节点间的细粒度相关性，并借助GCN实现文本段落节点高阶邻域间的信息传递，以此增强模型多粒度提取文本段落主题特征表达的能力。将所提模型与目前常用作文本分割任务基准的代表模型CATS及其基础模型TLT-TS进行对比。实验结果表明在Wikicities数据集上，TS-GCN在未增加任何辅助模块的情况下比TLT-TS的评价指标Pk 值下降了0.08个百分点；在Wikielements数据集上，相较于CATS和TLT-TS，所提模型的Pk 值分别下降了0.38个百分点和2.30个百分点，可见TLT-TS取得了较好的分割效果。
