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DiscoSign 提出了一种基于大语言模型的语篇感知文本到手语注解翻译框架，旨在解决传统手语处理系统仅停留在句子层面、忽视关键语篇现象的问题。该研究聚焦三个核心维度：空间共指消解，即实体在语篇中保持一致的空间位置；问答从句这一具有特定语篇功能的伪分裂结构；以及概念与手语注解之间映射的一致性。由于传统翻译指标无法衡量语篇层面的质量，研究团队还设计了一套新的评估指标，分别对应上述各维度。实验表明，该方法在句子级和语篇级数据集上显著提升了空间一致性与实体追踪能力，同时保持了有竞争力的单句翻译质量。这项工作首次建立了语篇级文本到手语注解翻译的系统框架及配套评估方法，为手语翻译研究提供了新的方向。