基于GPT-4o的迭代提示优化——面向儿童阅读障碍者的文本摘要
计算与语言
2026-02-27 v1 人工智能
摘要
儿童阅读障碍（dyslexia）影响约全球人口的10%，在阅读流畅性和文本理解方面存在持续性挑战。虽然现有辅助技术已解决视觉呈现问题，但语言复杂度仍是获取公平访问的重大障碍。本文提出一种基于GPT-4o构建的迭代提示式优化管道，用于儿童友好文本摘要。我们在约2000篇新闻文章样本上对该管道进行评估，设定可读性目标为Flesch Reading Ease >= 90。结果表明，在四次尝试后，大多数摘要均能达到可读性阈值，其中许多摘要可在首次尝试即成功。综合分数（结合可读性与语义忠诚度）在整个数据集上表现稳定，范围为0.13至0.73，典型值为0.55。这些发现为可访问性导向的NLP摘要建立了实证基准，并激励了针对儿童读者的进一步人类中心评估。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.22524,
title = {Iterative Prompt Refinement for Dyslexia-Friendly Text Summarization Using GPT-4o},
author = {Samay Bhojwani and Swarnima Kain and Lisong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.22524},
year = {2026}
}