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【24h】

GlassViz: Visualizing Automatically-Extracted Entry Points for Exploring Scientific Corpora in Problem-Driven Visualization Research

机译：GlassViz：在问题驱动的可视化研究中可视化自动提取的入学点，以探索科学的基础

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In this paper, we report the development of a model and a proof-of-concept visual text analytics (VTA) tool to enhance document discovery in a problem-driven visualization research (PDVR) context. The proposed model captures the cognitive model followed by domain and visualization experts by analyzing the interdisciplinary communication channel as represented by keywords found in two disjoint collections of research papers. High distributional intercollection similarities are employed to build informative keyword associations that serve as entry points to drive the exploration of a large document corpus. Our approach is demonstrated in the context of research on visualization for the digital humanities.
机译：在本文中，我们报告了模型和概念验证的视觉文本分析（VTA）工具的开发，以增强问题驱动的可视化研究（PDVR）上下文中的文档发现。所提出的模型通过分析跨学科通信信道，捕获了域和可视化专家的认知模型，如两个不相交的研究论文所发现的关键字所示。使用高分布的间接相似度来构建充分性关键字关联，该关联将作为驱动大型文档语料库的探索的入口点。我们的方法在数字人文科学的可视化研究中证明了。

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