Synthia：写作修订中反馈的视觉解读与综合

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虽然 HCI 和生成式人工智能的最新进展改善了作者获取作品反馈的渠道，但大量的批评可能会让写作者感到不知所措，并掩盖可操作的见解。我们引入了 Synthia，一个通过大语言模型驱动的综合来视觉化支持基于反馈的写作修订系统。Synthia 通过将大量反馈分解为可交互的可视化气泡来帮助作者规划修订，这些气泡可以聚类、着色和调整大小，以揭示模式和突出有价值的建议。双向高亮将每个反馈单元与其原始上下文和文本的相关部分联系起来。写作者可以有选择地组合反馈单元来生成替代草稿，实现修订可能性的快速并行探索。这些交互支持整个修订过程中的反馈策展、解释和实验。一项被试内研究（N=12）表明，与基于 GPT-4 的写作界面相比，Synthia 帮助参与者识别更多有用的反馈，探索更多样化的修订，并以更大的意图性和透明度进行修订。