Bài báo này trình bày một khuôn khổ nhận dạng và phát hiện ngôn ngữ ký hiệu mới, không cần đào tạo, tích hợp mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu trong dịch thuật ngôn ngữ ký hiệu. Khác với các phương pháp hiện có, nghiên cứu này trích xuất các đặc điểm không gian-thời gian và hình dạng bàn tay toàn cục, sau đó so sánh chúng với một từ điển ngôn ngữ ký hiệu quy mô lớn sử dụng kỹ thuật bẻ cong thời gian động và độ tương đồng cosin. LLM thực hiện diễn giải từ vựng theo ngữ cảnh thông qua tìm kiếm chùm mà không cần tinh chỉnh, giảm thiểu nhiễu và sự mơ hồ phát sinh từ quá trình so khớp. Kết quả thực nghiệm sử dụng các tập dữ liệu ngôn ngữ ký hiệu tổng hợp và thực tế cho thấy sự cải thiện về độ chính xác và độ trôi chảy của câu so với các phương pháp hiện có.
