アクセス可能なテキスト生成のための人間をイン・ザ・ループおよびオン・ザ・ループに組み込むハイブリッド・フレームワーク

要約: 平易な言語と読みやすい形式は、テキストの簡略化において認知的アクセシビリティのために不可欠である。しかし、現在の自動的な簡略化と評価パイプラインは、主に自動化され、指標主導であり、ユーザーの理解度や規範的な基準を反映できていない。
本論文は、LLMベースのアクセス可能なテキスト生成に人間の参加を明示的に組み込むハイブリッドなフレームワークを提案する。ヒト・イン・ザ・ループ（HiTL）の寄与は生成中の調整を導き、ヒューマン・オン・ザ・ループ（HoTL）の監督は生成後の体系的なレビューを保証する。ユーザー研究と注釈付きリソースからの実証的なエビデンスを、(i) 標準に沿ったチェックリスト、(ii) 専門家の監視を作動させるイベント-条件-実行（Event-Condition-Action、ECA）トリガールール、(iii) アクセシビリティの主要業績指標（KPIs）へと具体化する。 このフレームワークは、人間中心のメカニズムを評価のために組み込み、モデルの適応を改善する構造化されたフィードバックを再利用する方法を示している。生成と監督の両方に人間の役割を組み込むことにより、追跡可能で再現性があり監査可能なテキスト作成・評価のプロセスを確立している。その過程で、説明可能性と倫理的責任をコアデザイン原則として統合し、より透明で包摂的なNLPシステムに寄与している。