该论文提出了一种名为选择和重新排序（S&R）的新方法，通过将翻译过程分为两个步骤来解决手语翻译的挑战。该方法利用大型语言模型和词汇重叠建立初始对齐，并在实验中取得了较好的结果。这种创新性的方法为手语的更有效翻译模型铺平了道路。

本文研究了基于BERT的评估指标在文本生成上的效果，通过回归全局可解释性技术将指标分解成语言要素，包括语义、句法、形态和词汇重叠。研究发现，评估指标对所有方面都有所捕捉，但对词汇重叠非常敏感，揭示了这些指标的限制。