論文の概要: A Picture for the Words! Textual Visualization in Big Data Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07849v1
- Date: Sat, 16 May 2020 02:53:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 01:17:07.086012
- Title: A Picture for the Words! Textual Visualization in Big Data Analytics
- Title（参考訳）: 言葉の絵だ!
ビッグデータ分析におけるテキスト可視化
- Authors: Cherilyn Conner, Jim Samuel, Andrey Kretinin, Yana Samuel and Lee
Nadeau
- Abstract要約: テキスト情報を用いたデータ可視化のための分析フレームワークの必要性を明らかにする。
テキストデータの可視化を一意に行うための説明的分類フレームワークを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data Visualization has become an important aspect of big data analytics and
has grown in sophistication and variety. We specifically identify the need for
an analytical framework for data visualization with textual information. Data
visualization is a powerful mechanism to represent data, but the usage of
specific graphical representations needs to be better understood and classified
to validate appropriate representation in the contexts of textual data and
avoid distorted depictions of underlying textual data. We identify prominent
textual data visualization approaches and discuss their characteristics. We
discuss the use of multiple graph types in textual data visualization,
including the use of quantity, sense, trend and context textual data
visualization. We create an explanatory classification framework to position
textual data visualization in a unique way so as to provide insights and assist
in appropriate method or graphical representation classification.
- Abstract（参考訳）: データビジュアライゼーションはビッグデータ分析の重要な側面となり、高度化と多様性で成長してきた。
テキスト情報を用いたデータ可視化のための分析フレームワークの必要性を具体的に識別する。
データビジュアライゼーションは、データを表現するための強力なメカニズムであるが、テキストデータのコンテキストにおける適切な表現を検証するために、特定のグラフィカル表現の使用をよりよく理解し、分類する必要がある。
著名なテキストデータ可視化手法を特定し,その特徴について考察する。
本稿では,数量,感覚,傾向,文脈テキストデータ可視化など,テキストデータ可視化における複数のグラフ型の利用について論じる。
我々は,テキストデータの可視化をユニークな方法で位置決めし,適切な方法や表現の分類を支援する説明的分類フレームワークを構築した。
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