論文の概要: GuideWeb: A Benchmark for Automatic In-App Guide Generation on Real-World Web UIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01917v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 10:21:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.073744
• Title: GuideWeb: A Benchmark for Automatic In-App Guide Generation on Real-World Web UIs
• Title（参考訳）: GuideWeb: 現実世界のWeb UI上でのアプリケーション内ガイドの自動生成のためのベンチマーク
• Abstract要約: textbfGuideWebは、現実世界のWeb UI上でアプリケーション内ガイドの自動生成のための新しいベンチマークである。 GuideWebは、Webページに接地されたtextbfguideターゲット要素を選択し、ユーザ意図に沿った簡潔なガイドテキストを生成することによって、ページレベルのガイダンスを生成するタスクとして、そのタスクを定式化する。 提案した textbfGuideWeb Agent は誘導対象要素予測における textbf30.79% の精度を実現し,意図生成のための textbf44.94 のBLEUスコアと textbf21.34 を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.649229353305506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital Adoption Platform (DAP) provide web-based overlays that deliver operation guidance and contextual hints to help users navigate complex websites. Although modern DAP tools enable non-experts to author such guidance, maintaining these guides remains labor-intensive because website layouts and functionalities evolve continuously, which requires repeated manual updates and re-annotation. In this work, we introduce \textbf{GuideWeb}, a new benchmark for automatic in-app guide generation on real-world web UIs. GuideWeb formulates the task as producing page-level guidance by selecting \textbf{guide target elements} grounded in the webpage and generating concise guide text aligned with user intent. We also propose a comprehensive evaluation suite that jointly measures the accuracy of guide target element selection and the quality of generated intents and guide texts. Experiments show that our proposed \textbf{GuideWeb Agent} achieves \textbf{30.79\%} accuracy in guide target element prediction, while obtaining BLEU scores of \textbf{44.94} for intent generation and \textbf{21.34} for guide-text generation. Existing baselines perform substantially worse, which highlights that automatic guide generation remains challenging and that further advances are necessary before such systems can be reliably deployed in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: Digital Adoption Platform (DAP)は、複雑なWebサイトをナビゲートするための操作ガイダンスとコンテキストヒントを提供するWebベースのオーバーレイを提供する。 現代のDAPツールは、非専門家がそのようなガイダンスを作成できるが、ウェブサイトのレイアウトと機能は継続的に進化し、繰り返し手動の更新と再注釈を必要とするため、これらのガイドの維持は労働集約的である。 そこで本研究では,実際のWeb UI上でのアプリケーション内ガイドの自動生成のためのベンチマークである,‘textbf{GuideWeb}’を紹介する。 GuideWebは、Webページにある‘textbf{guide target element’を選択し、ユーザの意図に沿った簡潔なガイドテキストを生成することによって、ページレベルのガイダンスを生成するようにタスクを定式化します。 また、ガイド対象要素選択の精度と、生成された意図やガイドテキストの品質を共同で測定する総合評価スイートを提案する。 実験により,本提案手法はガイド対象要素の予測において,意図生成のためのtextbf{44.94} とガイドテキスト生成のための \textbf{21.34} のBLEUスコアを取得するとともに,目標要素の予測における \textbf{30.79\%} の精度を達成することが示された。 既存のベースラインは著しく悪化しており、これは自動ガイド生成が困難なままであり、そのようなシステムが現実の環境で確実にデプロイされる前にさらなる進歩が必要であることを強調している。

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