Метод автоматизованого генерування альтернативного тексту для зображень у вебресурсах

Abstract

У роботі розглянуто підходи до автоматизованого генерування альтернативного тексту (ALT-тексту) для зображень на вебресурсах, що є ключовою складовою цифрової доступності. Проаналізовано вимоги стандартів вебдоступності WCAG 2.1 та ДСТУ EN 301 549:2022, проблеми ручного створення ALT-текстів та сучасні мультимодальні моделі штучного інтелекту (Qwen-VL, CogVLM, LLaVA, Kosmos-2, OpenCLIP), які можуть бути використані для автоматизації цього процесу. Представлено загальну архітектуру модуля автоматичного генерування ALT-тексту для інтеграції у вебресурси державних і корпоративних структур.

The paper examines modern approaches to automated generation of alternative text (ALT text) for images in web resources, which is a key component of digital accessibility. It analyzes the requirements of WCAG 2.1 and DSTU EN 301 549:2022 accessibility standards, challenges of manual ALT-text creation, and the potential of multimodal AI models (Qwen-VL, CogVLM, LLaVA, Kosmos-2, OpenCLIP) to automate this process. A general architecture of an AI-based module for generating ALT text and integrating it into governmental and corporate web platforms is presented.