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现代图书情报技术  2008, Vol. 24 Issue (8): 24-30     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.04
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文本可视化及其主要技术方法研究*
赵琦1,2  张智雄 1   孙坦1
1(中国科学院国家科学图书馆 北京 100190)
2(中国科学院研究生院 北京 100049)
A Research on the Methodological of Text Visualization
Zhao Qi 1,2  Zhang Zhixiong1  Sun Tan1
1 (National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
2 (Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
全文: PDF (983 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

 文本可视化是通过对文本资源的分析,发现特定信息,并利用计算机技术将其以图形化方式呈现来的一种方法。通过分析文本可视化典型系统,分析现今的文本可视化的特点。并从基于词汇、基于篇章、基于时间序列、基于主题领域4种不同的文本可视化方式入手来分析其的主要技术方法。最后探讨文本可视化如何在信息环境下发挥作用。

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赵琦
张智雄
孙坦
关键词 文本可视化知识表示主题发现    
Abstract

Text visualization is a method which uses computer technology to make a graphical show of the specific text resources. This paper analyzes the current text visualization characteristics through analysis of the typical text visualization system. There are four different classes of text visualization, including based on vocabulary, based on article, based on time series, based on topic which reflects the main text visualization techniques. The final part is about how text visualization used in the information environment now.

Key wordsText Visualization    Knowledge Expression    Topic Discovery
收稿日期: 2008-06-16      出版日期: 2008-08-25
: 

G250.76

 
基金资助:

*本文系国家社会科学基金项目“从数字信息资源中实现知识抽取的理论和方法研究”(项目编号:05BTQ006)的研究成果之一。

通讯作者: 赵琦     E-mail: zhaoqi@mail.las.ac.cn
作者简介: 赵琦,张智雄,孙坦
引用本文:   
赵琦,张智雄,孙坦. 文本可视化及其主要技术方法研究*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(8): 24-30.
Zhao Qi,Zhang Zhixiong,Sun Tan. A Research on the Methodological of Text Visualization. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(8): 24-30.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.04      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I8/24

[1] Wise J A, Pennock K,  Lantrip D, et al. Visualizing the Non-visual:Spatial Analysis and Interaction with Information from Text Documents [C]. Proceedings on Information Visualization 1995.
[2] Mladenic M G D. Visualization of News Articles [EB/OL].[2008-06-12]. http://eprints.pascal-network.org/archive/00000742/01/GrobelnikMladenic-Contexter.pdf.
[3] Hearst M A. TileBars:Visualization of Term Distribution Information in Full Text Information Access[C]. In:Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1995:59-66.
[4] TileBars Examples [EB/OL].[2008-06-12]. http://people.ischool.berkeley.edu/~hearst/images/tb-example.html.
[5] Weber W. Text Visualization-What Colors Tell About a Text[C]. In:Proceedings of the 11th International Conference Information Visualization, 2007:354-362.
[6] Leskovec J,Grobelnik M, Milic-Frayling N. Learning Sub-structures of Document Semantic Graphs for Document Summarization[C]. LinkKDD. 2004.
[7] Paley W B. TextArc:Showing Word Frequency and Distribution in Text[C]. IEEE Symposium on Information Visualization. 2002.
[8] TextArc - An Alternate Way to View a Text [EB/OL].[2008-06-12]. http://textarc.org/.
[9] Grobelnik M,Mladenic D. Text-Garden——Text-Mining Software Tools [EB/OL].[2008-06-12]. http://kt.ijs.si/Dunja/textgarden/.
[10] Havre S, Hetzler B, Nowell L. ThemeRiverTM:In Search of Trends, Patterns, and Relationships [EB/OL].[2008-06-12]. http://infoviz.pnl.gov/pdf/themeriver99.pdf.
[11] Plaisant C, Mushin R, Snyder A, et al. LifeLines:Using Visualization to Enhance Navigation and Analysis of Patient Records[J]. The Craft of Information Visualization:Readings and Reflections, 2003. 1(1):1-5.
[12] Battiato S, Gianpiero Di Blasi, Gallo G, et al. Theme Mountain:a SVG-based Visual Data Mining Tool [EB/OL].[2008-06-12]. http://www.svgopen.org/2005/papers/ThemeMountain/.
[13] History Flow - Visualizing the Editing History of Wikipedia Pages [EB/OL].[2008-06-12]. http://www.research.ibm.com/visual/projects/history_flow/.
[14] Viégas F B,  Wattenberg M,  Dave K. Studying Cooperation and Conflict Between Authors with History Flow Visualizations[C]. In:Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2004:575-582.
[15] Krishnan M, Bohn S, Cowley W, et al. Scalable Visual Analytics of Massive Textual Datasets[C] In:Parallel and Distributed Processing Symposium, IPDPS. 2007.
[16] IN-SPIRETM Visual Document Analysis [EB/OL].[2008-06-12]. http://in-spire.pnl.gov/.
[17] Aureka ThemeScape 9.2 User Guide [EB/OL].[2008-06-12]. http://aureka.micropat.com/7w/html/customer_support/documentation/user_guides/themepublisherug.pdf.
[18] Miller N E, Wong P C, Brewster M, et al. TOPIC ISLANDSTM-A Wavelet-Based Text Visualization System[C]. In:Visualization’98. Proceedings. 1998:189-196.
[19] Rushall D A, Ilgen M R. DEPICT:Documents Evaluated as Pictures. Visualizing Information Using Context Vectors and Self-organizing Maps[C]. In:Proceedings of the 1996 IEEE Symposium on Information Visualization (INFOVIS ’96). 1996, IEEE Computer Society.

[1] 石湘,刘萍. 基于知识元语义描述模型的领域知识抽取与表示研究 *——以信息检索领域为例[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 123-133.
[2] 邵琦,牟冬梅,王萍,靳春妍. 基于语义的突发公共卫生事件网络舆情主题发现研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 68-80.
[3] 余传明, 王曼怡, 林虹君, 朱星宇, 黄婷婷, 安璐. 基于深度学习的词汇表示模型对比研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 28-40.
[4] 余传明,原赛,朱星宇,林虹君,张普亮,安璐. 基于深度学习的热点事件主题表示研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 1-14.
[5] 余传明,李浩男,王曼怡,黄婷婷,安璐. 基于深度学习的知识表示研究:网络视角*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 63-75.
[6] 杨亚楠,赵文辉,张健,谭珅,张贝贝. 基于多视图协同的政策文本可视化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 30-41.
[7] 何伟林, 奉国和, 谢红玲. 基于CSToT模型的科技文献主题发现与演化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(11): 64-72.
[8] 唐晓波, 邱鑫. 面向主题的高质量评论挖掘模型研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(7-8): 104-112.
[9] 叶川, 马静. 多媒体微博评论信息的主题发现算法研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(11): 51-59.
[10] 马绪凯, 丁晟春. 复杂产品设计知识智能检索研究[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(9): 44-50.
[11] 胡正银, 方曙. 专利文本技术挖掘研究进展综述[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(6): 62-70.
[12] 许鑫, 洪韵佳. 专题知识库中文本聚类结果的可视化研究——以中华烹饪文化知识库为例[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(10): 25-32.
[13] 陈颖, 李姣, 李军莲. 中国药品数据的知识表示方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2013, (6): 9-15.
[14] 董慧 徐雷. 本体知识表示的历史领域专家系统模型*[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(7/8): 72-78.
[15] 于娟,王贱珍,马金平,李永 . 基于学科体系的OWL知识表示[J]. 现代图书情报技术, 2006, 1(5): 18-21.
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