Цель исследования: разработать и проверить подход к обучению составителей цифрового контента в части создания альтернативного текста, точно описывающего оригинальное изображение, с использованием нейронной сети для генерирования контрольных изображений, реконструируемых по тексту. Отсутствие в веб-ресурсе текстовых описаний к визуальному контенту ограничивает цифровую доступность, особенно для пользователей с нарушением зрения. Для обеспечения доступности каждое информативное изображение должно сопровождаться альтернативным текстом. Известно, что текстовые альтернативы, сгенерированные с помощью автоматических инструментов, уступают по качеству описаниям, выполненным человеком. Следовательно, составитель цифрового контента должен уметь разрабатывать альтернативный текст к изображениям. Выдвинуто предположение, что нейронная сеть, способная генерировать изображения по текстовым описаниям, может выступать в роли инструмента, служащего для проверки релевантности составляемых текстовых альтернатив. Материалы и методы. Исследование выполнялось в апреле-мае 2023 года. 17 обучающихся бакалавриата изучили требования к разработке текстовых альтернатив, выполнили первичные текстовые описания к трем предложенным фотографиям, а затем откорректировали текст с использованием нейронной сети Kandinsky 2.1 согласно алгоритму: генерирование изображения по описанию; визуальное сравнение полученного изображения с оригиналом; возвращение к редактированию описания или завершение процесса. По первичным и итоговым описаниям исследователи воссоздали изображения с использованием той же нейронной сети. Дальнейшая работа заключалась в оценке качества всех текстовых описаний и сходства всех сгенерированных изображений с оригинальными. Результаты исследования (текстовые описания; оценки, выставленные экспертами; ссылки на сгенерированные изображения) опубликованы в виде набора данных в репозитории Mendeley Data. Для анализа данных использовали t-тест, корреляцию Пирсона и многомерную регрессию (при заданном уровне значимости p = 0,05). Результаты. Установлено, что средние оценки качества первичных и итоговых текстовых описаний значимо не отличались (p > 0,05), также не было выявлено значимых отличий для длины текста (p > 0,05). При этом существенно (p < 0,05) возрастало сходство сгенерированных изображений с оригинальными фотографиями после использования обучающимися нейронной сети. Следовательно, тренировка в нейронной сети способствовала повышению качества (сходства с оригиналом) изображений, сгенерированных по измененным текстовым описаниям, без потери качества описаний. Обнаружено также, что качество итоговых текстовых альтернатив тем выше, чем больше их размер в пределах отведенного лимита, чем лучше и короче первичные описания (p < 0,05). Таким образом, лаконичные и точные альтернативные описания к изображениям после тренировки обучающихся в нейронной сети могут быть преобразованы в не менее качественные текстовые альтернативы, релевантность которых повышается за счет добавления в описание деталей сюжета. Заключение. Нейронные сети для генерирования изображений могут быть применимы в качестве программного инструмента, стимулирующего потенциальных авторов контента к созданию более точного и полного альтернативного текста при сохранении его лаконичности. Представляется важным продолжить исследования, распространив их на изображения других типов, с использованием различных нейронный сетей.
Предпросмотр статьи
