نهدف إلى معالجة مشكلة التجزئة التفاعلية النقطية، حيث يكمن التحدي الرئيسي في نشر التسميات المقدمة من المستخدم إلى المناطق غير المصنفة بكفاءة. تتعامل الطرق الحالية مع هذا التحدي باستخدام رسومات متصلة بالكامل أو هياكل ترانسفورمر (Transformer) مكلفة حاسوبيًا، مما يؤدي إلى تضحيات في المعلومات الدقيقة اللازمة للتجزئة الدقيقة. لتجاوز هذه القيود، نقترح شبكة نشر خصائص متدرجة نادرة تقوم بتعلم تمثيل خصائص مدعم بالنقرات لنشر المعلومات المقدمة من المستخدم إلى المناطق غير المصنفة. يمكّن التصميم النادر لشبكتنا من نشر المعلومات بكفاءة على الخصائص ذات الدقة العالية، مما يؤدي إلى تجزئة أدق للأجسام. نتحقق من فعالية طريقتنا من خلال التجارب الشاملة على مجموعة متنوعة من المقاييس، وتبين النتائج الأداء المتفوق لطريقتنا. يمكن الوصول إلى الكود عبر الرابط \href{https://github.com/kleinzcy/CSFPN}{https://github.com/kleinzcy/CSFPN}.