MuTSE: A Human-in-the-Loop Multi-use Text Simplification Evaluator

📄 arXiv: 2604.08947v1 📥 PDF

作者: Rares-Alexandru Roscan, Gabriel Petre1, Adrian-Marius Dumitran, Angela-Liliana Dumitran

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-10

备注: Accepted for ITS 2026

💡 一句话要点

MuTSE：人机协同的多用途文本简化评估器，解决LLM文本简化评估难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本简化 大型语言模型 人机协同 评估系统 语义对齐

📋 核心要点

  1. 现有文本简化评估方法缺乏结构化可视化框架，难以系统评估LLM在不同prompt下的表现。
  2. MuTSE通过人机协同的Web应用，支持多prompt-模型组合的并发评估，并提供实时比较矩阵。
  3. MuTSE集成了分层语义对齐引擎和线性偏差启发式，可视化映射源句和简化句，降低认知负荷。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在文本简化中日益普及，系统性地评估它们在不同提示策略和架构下的输出，仍然是自然语言处理研究和智能辅导系统（ITS）中一个关键的方法论挑战。由于缺乏用于比较文本分析的结构化、可视化框架，开发鲁棒的提示变得困难。研究人员通常依赖静态计算脚本，而教育工作者则局限于标准对话界面——这两种模式都不支持对提示-模型排列进行系统的多维度评估。为了解决这些限制，我们引入了MuTSE，一个交互式的人机协同Web应用程序，旨在简化LLM生成的文本简化在任意CEFR熟练程度目标下的评估。该系统支持并发执行P×M个提示-模型排列，实时生成全面的比较矩阵。通过集成一种新颖的分层语义对齐引擎，并辅以线性偏差启发式（λ），MuTSE将源句子可视化地映射到其简化的对应句子，从而降低了与定性分析相关的认知负荷，并为下游NLP数据集构建实现可重复的、结构化的标注。

🔬 方法详解

问题定义：当前，大型语言模型（LLMs）在文本简化任务中应用广泛，但缺乏有效的方法来系统评估不同提示策略和模型架构下的简化效果。研究人员和教育工作者在评估LLM生成的简化文本时，面临缺乏结构化、可视化工具的难题，难以进行多维度比较分析。现有的静态脚本和标准对话界面无法满足系统性评估的需求。

核心思路：MuTSE的核心思路是构建一个交互式的人机协同评估平台，通过可视化界面和实时比较矩阵，使用户能够方便地评估不同提示和模型生成的简化文本。该平台旨在降低评估过程中的认知负荷，并提供结构化的标注方式，从而提高评估效率和可重复性。

技术框架：MuTSE是一个基于Web的应用程序，其整体架构包含以下几个主要模块：1) 提示-模型排列执行模块：支持并发执行P×M个提示-模型组合，生成简化文本；2) 比较矩阵生成模块：实时生成全面的比较矩阵，展示不同组合的简化效果；3) 分层语义对齐引擎：将源句子与其简化的对应句子进行语义对齐，并进行可视化映射；4) 人机交互界面：提供友好的用户界面，支持用户进行标注和评估。

关键创新：MuTSE的关键创新在于其集成了分层语义对齐引擎和线性偏差启发式（λ）。分层语义对齐引擎能够更准确地识别源句子和简化句子之间的对应关系，而线性偏差启发式则用于优化对齐结果，提高可视化映射的准确性。此外，MuTSE的人机协同设计也是一个重要的创新点，它允许用户参与到评估过程中，从而提高评估的质量和可靠性。

关键设计：MuTSE的分层语义对齐引擎的具体实现细节未知，但可以推测其可能采用了基于词向量、句向量或语义角色标注等技术的组合。线性偏差启发式（λ）的具体计算方法也未知，但其作用是根据句子长度、词汇难度等因素调整对齐结果。此外，MuTSE的用户界面设计也至关重要，需要考虑到用户的使用习惯和认知负荷，提供清晰、直观的评估界面。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MuTSE通过集成新颖的分层语义对齐引擎和线性偏差启发式，实现了源句子到简化句子的可视化映射，有效降低了评估过程中的认知负荷。该系统支持并发执行多种prompt-模型组合，并实时生成比较矩阵，显著提升了评估效率。具体性能数据和对比基线未在摘要中提及。

🎯 应用场景

MuTSE可应用于自然语言处理研究、智能辅导系统、教育领域等。研究人员可利用该平台系统评估LLM文本简化效果，优化prompt设计和模型选择。教育工作者可借助该平台评估学生作品的简化程度，并提供个性化辅导。该研究有助于提升文本简化技术的质量和应用范围，促进教育公平。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) become increasingly prevalent in text simplification, systematically evaluating their outputs across diverse prompting strategies and architectures remains a critical methodological challenge in both NLP research and Intelligent Tutoring Systems (ITS). Developing robust prompts is often hindered by the absence of structured, visual frameworks for comparative text analysis. While researchers typically rely on static computational scripts, educators are constrained to standard conversational interfaces -- neither paradigm supports systematic multi-dimensional evaluation of prompt-model permutations. To address these limitations, we introduce \textbf{MuTSE}\footnote{The project code and the demo have been made available for peer review at the following anonymized URL. https://osf.io/njs43/overview?view_only=4b4655789f484110a942ebb7788cdf2a, an interactive human-in-the-loop web application designed to streamline the evaluation of LLM-generated text simplifications across arbitrary CEFR proficiency targets. The system supports concurrent execution of $P \times M$ prompt-model permutations, generating a comprehensive comparison matrix in real-time. By integrating a novel tiered semantic alignment engine augmented with a linearity bias heuristic ($λ$), MuTSE visually maps source sentences to their simplified counterparts, reducing the cognitive load associated with qualitative analysis and enabling reproducible, structured annotation for downstream NLP dataset construction.