SignAgent: Agentic LLMs for Linguistically-Grounded Sign Language Annotation and Dataset Curation

📄 arXiv: 2603.19059v1 📥 PDF

作者: Oliver Cory, Ozge Mercanoglu Sincan, Richard Bowden

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-19

💡 一句话要点

SignAgent：利用Agentic LLM进行语言学驱动的手语标注与数据集构建

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手语标注 Agentic LLM 大型语言模型 数据集构建 语言学驱动 多模态学习 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有手语处理方法多在词义层面，忽略了语音等语言学细节，限制了模型理解的深度。
  2. SignAgent利用Agentic LLM，通过SignAgent Orchestrator和SignGraph协同完成手语标注和数据集构建。
  3. 实验表明，SignAgent在伪词义标注和ID词义标注任务上表现出色，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SignAgent的新型agentic框架，该框架利用大型语言模型（LLMs）进行可扩展的、语言学驱动的手语（SL）标注和数据集构建。传统的手语计算方法通常在词义层面操作，忽略了关键的语言细微差别，而手动语言学标注仍然是一个重要的瓶颈，对于创建大规模的、语音学感知的（phonologically-aware）数据集来说，速度太慢且成本太高。SignAgent通过SignAgent Orchestrator（一个协调一系列语言工具的推理LLM）和SignGraph（一个提供词汇和语言基础的知识驱动LLM）来解决这些挑战。我们在两个下游标注任务上评估了我们的框架。首先，在伪词义标注（Pseudo-gloss Annotation）中，agent执行约束分配，使用多模态证据来提取和排序适合于已签名序列的词义标签。其次，在ID词义标注（ID Glossing）中，agent通过推理视觉相似性和语音重叠来检测和细化视觉聚类，以正确识别和分组词汇符号变体。我们的结果表明，我们的agentic方法在大规模、语言学感知的数据标注和构建方面取得了强大的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决手语数据集构建中，人工标注成本高昂、速度慢，且现有计算方法忽略语言学细节的问题。传统方法主要在词义层面进行处理，无法捕捉手语中丰富的语音、形态等信息，导致模型性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用Agentic LLM，将手语标注任务分解为多个子任务，并由不同的Agent协同完成。通过LLM的推理能力和知识图谱的辅助，实现对语言学信息的有效利用，从而提高标注质量和效率。这种方法模拟了人类语言学家的工作流程，能够更好地理解和处理手语的复杂性。

技术框架：SignAgent框架主要包含两个核心模块：SignAgent Orchestrator和SignGraph。SignAgent Orchestrator是一个推理LLM，负责协调和控制整个标注流程，将任务分解为子任务，并调用相应的工具。SignGraph是一个知识驱动的LLM，提供词汇和语言学基础，帮助Agent理解手语的语义和语音信息。整个流程包括数据输入、任务分解、Agent执行、结果整合等步骤。

关键创新：该论文的关键创新在于将Agentic LLM引入手语标注领域，并设计了SignAgent Orchestrator和SignGraph两个模块，实现了对语言学信息的有效利用。与传统方法相比，SignAgent能够更好地理解手语的复杂性，并生成更准确、更丰富的标注信息。此外，该框架具有良好的可扩展性，可以方便地添加新的Agent和工具，以适应不同的标注任务。

关键设计：SignAgent Orchestrator使用预训练的LLM，并通过微调来提高其推理能力和任务协调能力。SignGraph则基于知识图谱构建，包含了手语的词汇、语音、语义等信息。在伪词义标注任务中，Agent使用多模态证据（例如视频、文本）来提取和排序词义标签。在ID词义标注任务中，Agent通过推理视觉相似性和语音重叠来检测和细化视觉聚类。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SignAgent在伪词义标注和ID词义标注任务上均取得了显著的性能提升。例如，在伪词义标注任务中，SignAgent的准确率达到了XX%，相比基线方法提升了YY%。在ID词义标注任务中，SignAgent能够有效地识别和分组词汇符号变体，提高了标注的准确性和一致性。具体性能数据未知，请参考原文。

🎯 应用场景

SignAgent的应用前景广阔，可用于大规模手语数据集的自动构建，降低数据获取成本，加速手语识别、手语翻译等领域的研究进展。该技术还有助于开发更智能的手语学习工具，促进聋人与健听人之间的交流。

📄 摘要（原文）

This paper introduces SignAgent, a novel agentic framework that utilises Large Language Models (LLMs) for scalable, linguistically-grounded Sign Language (SL) annotation and dataset curation. Traditional computational methods for SLs often operate at the gloss level, overlooking crucial linguistic nuances, while manual linguistic annotation remains a significant bottleneck, proving too slow and expensive for the creation of large-scale, phonologically-aware datasets. SignAgent addresses these challenges through SignAgent Orchestrator, a reasoning LLM that coordinates a suite of linguistic tools, and SignGraph, a knowledge-grounded LLM that provides lexical and linguistic grounding. We evaluate our framework on two downstream annotation tasks. First, on Pseudo-gloss Annotation, where the agent performs constrained assignment, using multi-modal evidence to extract and order suitable gloss labels for signed sequences. Second, on ID Glossing, where the agent detects and refines visual clusters by reasoning over both visual similarity and phonological overlap to correctly identify and group lexical sign variants. Our results demonstrate that our agentic approach achieves strong performance for large-scale, linguistically-aware data annotation and curation.