في هذه الورقة البحثية، نستغل البنية المتأصلة في تقسيم المستندات لتحسين مهمة التلخيص الاستخلاصي. نقوم ببناء نموذجين لتقسيم النصوص، ونحدد الاستراتيجية المثلى لدمج توقعات كل منهما في نموذج التلخيص الاستخلاصي. تُظهر النتائج التجريبية على مجموعة نصوص علمية أن التلخيص الاستخلاصي يستفيد من استخدام طريقة تقسيم دقيقة للغاية. وبخاصة، فإن معظم التحسينات تظهر في المستندات التي لا تقع فيها المعلومات الأكثر صلة في البداية، وبالتالي نستنتج أن التقسيم يسهم في تقليل مشكلة التحيز الأولي (lead bias).