ACCESS：面向自动化网页可访问性违规修正的提示工程
人机交互
2024-02-13 v2 人工智能
软件工程
摘要
随着对包容性和用户友好技术需求的日益增长，网页可访问性对于确保残障人士（包括视觉、听觉、认知或运动障碍者）平等访问在线内容至关重要。尽管存在诸如《网页内容可访问性指南》（WCAG）和万维网联盟（W3C）的网页可访问性倡议等可访问性指南和标准，但超过 90% 的网站仍未能满足必要的可访问性要求。对于残障网页用户，存在对一种能够自动修复网页可访问性错误的工具的需求。虽然已有研究证明了查找和定位可访问性错误的方法，但尚无研究专注于有效纠正此类违规行为。本文提出一种新颖方法，通过使用基础模型实时修改文档对象模型（DOM）来纠正网页上的可访问性违规。利用可访问性错误信息、大语言模型（LLM）和提示工程技术，我们在新基准 ACCESS 上实现了修正后可访问性违规错误减少超过 51%。我们的工作展示了一种朝着包容性网页内容方向发展的有价值方法，并为未来探索自动化网页可访问性的高级方法研究提供了方向。
引用
@article{arxiv.2401.16450,
title = {ACCESS: Prompt Engineering for Automated Web Accessibility Violation Corrections},
author = {Calista Huang and Alyssa Ma and Suchir Vyasamudri and Eugenie Puype and Sayem Kamal and Juan Belza Garcia and Salar Cheema and Michael Lutz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16450},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 6 figures