要解决中文文本摘要的分词和语义理解问题，可以使用以下的方法：

  1. 分词：中文文本的分词是将连续的汉字序列切分成有意义的词语。常用的分词工具有jieba、pkuseg等。这些工具可以基于自然语言处理的算法和模型，结合大规模文本语料库进行训练和优化，从而实现较好的分词效果。

  2. 语义理解：中文文本的语义理解是指对分词后的词语进行语义解析，以获得更全面的语义信息。常见的语义理解方法包括词向量表示、文本分类和文本聚类等。其中，词向量表示利用深度学习模型（如Word2Vec、FastText）将词语映射到高维向量空间，以捕捉词语之间的语义关系。文本分类和文本聚类等方法可以通过使用机器学习算法和传统的特征工程方法，对文本进行分类和聚类，从而获取更深层次的语义信息。

  3. 结合上下文：为了更好地理解中文文本的语义，需要考虑词语之间的上下文关系。可以使用N-gram模型或者神经网络模型（如LSTM、Transformer）等方法，通过上下文的信息来推测词语的语义含义和语境。

  4. 引入知识库和语料库：为了增加对中文文本的语义理解能力，可以引入外部知识库和语料库，如WordNet、维基百科等。这些知识库包含了大量的语义信息和词语关系，可以帮助提升中文文本的语义理解水平。

  总结起来，解决中文文本摘要的分词和语义理解问题可以通过选择合适的分词工具，利用词向量表示和语义理解方法进行语义分析，考虑上下文关系以及引入外部知识库和语料库等方法来提高摘要的质量和准确性。