本文提出了一种基于 Transformer 的无监督时间活动分割框架，该框架不仅利用了帧级线索，还利用了段落级线索。这与以往仅依赖帧级信息的方法形成了对比。我们的方法首先通过一个基于 Transformer 编码器的帧级预测模块来估计逐帧的动作类别。该模块通过时间最优传输（temporal optimal transport）以无监督的方式进行训练。为了利用段落级信息，我们采用了段落级预测模块和帧到段落对齐模块。前者包括一个用于估计视频转录本的 Transformer 解码器，而后者则将帧级特征与段落级特征进行匹配，生成具有排列意识的分割结果。此外，受时间最优传输的启发，我们引入了一种简单而有效的伪标签（pseudo labels），用于上述模块的无监督训练。我们在四个公开数据集上进行了实验，即50 Salads、YouTube Instructions、Breakfast和Desktop Assembly，结果显示我们的方法在无监督活动分割方面达到了与以往方法相当或更好的性能。