在时间动作分割任务中，现有方法通常将其视为逐帧分类问题。本文提出了一种简洁而有效的模型——ASQuery，该模型通过学习每一类动作的中心表示，将分类问题转化为类别特定查询与帧特征之间的相似性计算。这些中心表示由我们提出的Transformer解码器模块动态生成，从而赋予模型对整个视频更灵活、更全面的感知能力。此外，本文首次引入边界查询（boundary query）以优化分割结果，有效缓解了令人困扰的过分割问题。在两个公开的动作分割数据集（Breakfast 和 Assembly101）上，ASQuery 在平均指标上分别取得了 0.9% 和 4.1% 的性能提升，显著优于当前最先进模型。项目源代码已开源，地址为：https://github.com/zlngan/ASQuery。