搜索结果 标签: 文本可视化

文本流可视化经典之作

AT&T的Emden R. Gansner、胡一凡和Stephen North在Graph Drawing 2012上发表了一篇关于文本流可视化的文章,无论是文章解决的问题、采用的方法、最终结果甚至写作手法都堪称一流,因此此文被评为当年的Best Paper。

论文的目标是如何帮助用户领会大规模文本流数据隐含的知识,作者提出了一种可视化分析方法,重点考虑三个方面的问题:如何分析并可视化流数据;通常时间相近的消息语义上更相似;用户需要浏览文本细节的工具。为此作者开发了TwitterScope系统,动态监测Twitter上发布的消息,经过实时语义分析、聚类与可视化映射、以及动态更新视图等过程,不仅为用户呈现了Twitter中相关话题的整体视图,而且能让用户查看历史记录和消息内容,系统界面如图1.

1  TwitterScope系统界面

继续阅读 =>

TextFlow:分析文本的主题演化

了解文本数据中的主题演化是非常有用的,它可以帮助人们快速知道海量文本中的关键主题,了解相关领域的最新信息以及这些信息的变化情况,也可以帮助人们分析这些变化的原因。因此,文本挖掘领域以及可视化领域的研究人员都在主题演化方面做了很多工作,但是这些工作基本上都是围绕着单个主题的演化,很少有研究多个主题之间的合并与一个主题分裂成多个主题的情况。因此这篇发表在InfoVis 2011的文章“TextFlow: Towards Better Understanding of Evolving Topics in Text”就提出了这样一种能够分析多个主题演化关系的文本分析工具。

TextFlow系统的输入是一些带有时间标签的文本集,比如说从2001年到2011年在VisWeek上发表的所有文章,或者某段时间的全部新闻,这些文本集经过TextFlow内部的文本处理和挖掘之后,以可视化的方式呈现出这些文本的主题在这段时间的演化,包括某个主题的产生、结束,不同主题的合并,以及一个主题分裂成不同的主题等等这些情况。

首先看一下TextFlow的主要可视化界面:

继续阅读 =>

豪华阵容报告座谈会——MSRA刘世霞、童欣来访

6月7日MSRA的刘世霞和童欣两位高级研究员和崔为炜研究员来访浙大CAD&CG国家重点实验室,分别作了文本可视化和物体表面建模的两个报告。主持这次报告会的是CAD实验室的周昆教授,香港科技大学的屈华民教授和CAD的陈为教授,以及即将加入MSRA的徐威威,共同构成了报告会的七大主持嘉宾阵容。

童欣老师是MSRA的高级研究员,对图像图形等研究非常有经验。他的报告内容是他们在SIGGRAPH ASIA 2011发表的工作AppGen: Interactive Material Modeling from a Single Image[1],从一张图像中对物体的表面材质进行建模,这种方法借助用户的简单交互操作对建模过程进行干预,大大降低了建模的事件消耗,提升了建模的精确性,减少了所需的用户交互次数,下图是他们对带铁锈的表面材质的建模结果。

AppGen.jpg

继续阅读 =>