文本数据可视化

我们把文档作为我们生活中的主要信息产物
由于网络基础设施的存在，近年来，我们对文档的访问量大幅增长

管道

文本可视化流程：

典型的文本挖掘技术

文本信息挖掘：
　文本数据预处理
　　过滤无效数据、提取有效词等
　文本特征抽取
　　关键词；词频分布；主题
　文本特征度量
　　相似性计算；文本聚类等
　　
典型的文本挖掘方法：
　　词频　TF、TF IDF
　　文本分类　文本聚类
　　K均值　话题模型
　　LDA、HDP、PLSA

标签／字云
　　目前研究界非常热门
　　已经证明在网络上非常流行
　　想法是通过视觉手段显示单词/概念的重要性。
　　标签：用户指定的关于某事物的元数据（描述符）
　　有时泛化为只反映词频
　　
标签云衍化：Wordle
提升标签云的美学欣赏价值：
　　整体形状可定制
　　字体样式、大小、颜色编码不同属性　　　
　　紧凑排布，节省空间
　　

人们搜索网络时的需求：
　　

主要问题：
　　总结文本语料库
　　大量复杂信息
　　时变的
　　直观解释总结结果
　　一致的可视化
　　提供反馈或明确他们的需求
　　不完善的总结结果或不同的用户需求

自动摘要：
　高性能
　高比较率
　一种芬芳模式

LDA数据转换：

按用户兴趣排序的主题：
　　

增强堆积图：
　　关键步骤：
　　　计算层的几何图形
　　　分层着色
　　　分层排序：最小化失真　最大化可用空间
　　　　　　　　确保语义一致
　　　分层标注

文本流：
　　问题：
　　　理解大型文本集合中的主题演变非常重要
　　　随时了解热门、新话题和相互交织的话题
　　　深入了解潜在主题
　　　
主题数据和关系提取：
　　增量分层Dirichlet进程　　文本主题在线学习
　　自动检测主题编号　　　　提取合并/拆分关系
　　基于文档主题更改　　　　在线计算合并/拆分概率

关键事件提取：
　　关键事件类型　　　　生、死、合、裂
　　合并/拆分事件评分　　分支机构数量
　　分支概率熵

关键字相关性发现：
　　提取
　　　每个文档中的名词短语、动词短语和命名实体
　　共同点
　　　他们之间的共同点
　　　用来说明“为什么”

关键点：
　　人物的动态关系　　场景的层次结构

主题竞争模式：

未来文本可视化主题

交互式增量文本分析
多层次可视文本总结（关键词+句子）
多方面的文本分析（例如，总结+情感分析）
多媒体文档摘要（文本+图像+视频）
互动、可视的社交媒体分析