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本文翻译整理自Tableau官方博客
对于时空数据集的可视化，往往会query多种类型的数据维度。比如下图所示，为了查询“温哥华去年夏天使用安卓手机的数量”，需要从空间维度挑选出“温哥华”地区，再从时间维度挑选出“去年夏天”的时间段，最后取出“安卓”的数据。这…
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论文发表于CHI2019，原文链接: https://viznet.media.mit.edu/
论文发表于CHI2019，作者为Kevin Hu (MIT Media Lab)，…
本文整理自《Introduction to Text Visualization》第六章，感兴趣的读者可以去阅读支持原著。
文本情感分析是一个非常重要的文本挖掘手段，被广泛运用于分析用户所产生的文本数据。维基百科上对于文本情感分析的介绍是“情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极的观点的态度。” 由于情感维度的加入，我们可以对文本数据进行更多有意思的分析，这篇文章我们来介绍一些文本情感分析分析系统。
大数据时代一切皆可数据化，而人工智能的异军突起也在各个行业攻城略地。撇开纯理性的AlphaGo不谈，在感性的方面，DeepDream创作了大量的艺术作品，小冰发表了诗集，似乎在人工智能的攻势下，那些人类引以…
文本，尤其是中文文本，是一个高度抽象的对象，极为复杂且难以量化，这对大数据分析中发现文本中的关联性造成了阻碍，也是挖掘文本大数据中潜在价值所必须跨越的难题。而中文文本的可视化可以使普通人也能通过简单的交互体验从而发现文本中蕴藏的价值。本文结合互联网以及论文上相关知识，总结了一下中文文本可视化的一套可行方案与实施流程，共勉学习。
与英文文本不同，在进行文本处理的第一步时不得不面对的是中文文本分词技术，所谓分词是将完整的句子划分成若干独立的词汇。比如“我喜欢你“会被分词为“我”“喜欢”“你”。常采用的中文分词库为jieba，可以有效通过几种模式（最大概率法、隐式马尔…
