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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-01172025-163930


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
VINCI, MANUELA
URN
etd-01172025-163930
Titolo
Validazione di Tecniche per l'Accessibilità con il Supporto di un Large Language Model
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Paternò, Fabio
Parole chiave
  • accessibilità web
  • accessibility evaluation
  • large language models
  • validation techniques
  • valutazione accessibilità
  • WCAG
  • web accessibility
Data inizio appello
07/02/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
07/02/2028
Riassunto
Il lavoro di tesi si incentra sull’automatizzazione di alcune tecniche per la validazione dell’accessibilità web, fornite dal W3C per supportare la conformità alle WCAG. In particolare, le tecniche selezionate riguardano verifiche dell’accessibilità che gli attuali strumenti di valutazione automatici non supportano pienamente, in quanto richiedono una comprensione semantica del contenuto o della struttura di una pagina web, e possono essere effettuate solo da esperti umani, richiedendo molto tempo e sforzo manuale. L’obiettivo della tesi è esplorare la possibilità di sfruttare le funzionalità degli LLM per superare questo limite, attraverso lo sviluppo di un’applicazione web che automatizza le tecniche selezionate integrando le funzionalità di GPT-4o. L’applicazione consente di effettuare i controlli su pagine web reali, e ottenere un report dei risultati con le risposte del modello. L’elaborato descrive le scelte implementative adottate, analizza i risultati ottenuti da un test effettuato su pagine web reali, e discute infine i potenziali vantaggi e limitazioni dell’approccio adottato.

The thesis focuses on the automation of some techniques for web accessibility validation, provided by the W3C to support compliance with WCAG. Specifically, the selected techniques address aspects of accessibility that current automated evaluation tools do not fully support, as they require a semantic understanding of the content or structure of a web page, and are currently performed only by human experts, requiring significant time and manual effort. The goal of the thesis is to explore the potential of leveraging the capabilities of LLMs to overcome this limitation, through the development of a web application that automates the selected techniques by integrating the functionalities of GPT-4o. The application allows for checks on real web pages, and generates a report of the results with the model's responses. The thesis describes the implementation choices adopted, analyzes the results obtained from tests on some web pages, and discusses the potential benefits and limitations of the proposed approach.
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