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视觉信息学5(2021)34宋代社会文化语境中的宋词与词人视觉叙事张伟a,马谦b,潘如生a,陈伟a,陈浙江大学CAD CG国家重点实验室,浙江省杭州市bUM User Experience Lab,University of Miami,Miami,FL,美国ar t i cl e i nf o文章历史记录:2021年10月25日收到2021年12月3日收到修订版2021年12月6日接受2021年12月11日在线提供保留字:宋词的视觉叙事时空可视化文本视觉分析a b st ra ct宋词是中国传统文化的瑰宝,它反映了古代社会文化的演变。尽管历史学家和文学家们在努力考察宋词的特点,但如何在公共领域有效地传播和推广宋词,仍然是一个不清楚的问题。 宋词的复杂性和抽象性,阻碍了一般人对宋词的细读、分析,欣赏这些优秀的作品。通过一套视觉分析方法,如时空可视化,我们利用视觉叙事来明确呈现宋词的潜在的、抽象的特征。我们采用直观的图表,减轻理解故事的负担,以实现有效的公共分发。我们工作的有效性和美学通过对三位不同背景的参与者的用户研究来证明。研究结果表明我们的故事对宋词的传播、理解和推广是有效的版权所有©2021作者。由爱思唯尔公司出版我代表浙江大学和浙江大学出版社有限公司这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍词是中国传统诗歌的重要形式之一(方,2014)。最古老的词的文本存在是从敦煌手稿回到公元8世纪,和词达到顶峰,在宋代,从960年至1279年。 宋词是中国传统文化的重要组成部分。宋词研究为考察古代社会文化背景和文明演进提供了重要线索如何更好地发行和推广宋词,一直是大众关注的问题。现有的研究和专业著作揭示了宋词在公共领域的分布存在以下挑战:C1. 在传统的历史人文研究中,研究者多采用个案研究的方法,以文学理论为基础,通过细读,深入分析宋词的文学特质,在大众传播中缺乏可操作性。C2. 宋词具有词名、词人、情感、表意、风格、体裁等多种属性,是一个信息化的文化系统鉴于他担任该杂志的主编,Wei Chen没有参与这篇文章的同行评审,也无法获得有关同行评审的信息。SimingChen全权负责本文的同行评审过程*通讯作者。电子邮件地址:qxm70@miami.edu(Q.Ma),chenvis@zju.edu.cn(W.陈)。https://doi.org/10.1016/j.visinf.2021.12.002具有很大的学术探索潜力。现有的高维数据显示通常太复杂而不能广泛分布。因此,在视觉上呈现符合公众偏好的多维数据具有挑战性C3. 宋人在创作宋词时,往往受到生活经历和当时历史语境的影响。将宋词置于古代社会文化语境中进行分析,需要从政治、文学等方面考虑和联系其他人,尤其是词人的朋友。一个特定的社会或政治事件对诗人的影响也值得仔细研究。分析宋词作品之外的数据也在复杂的数据准备和分析过程中苦苦挣扎现有的研究已经提供了数字人类故事讲述的设计模式,特别是时 空 多 媒 体 叙 事 ( Tebeau , 2013;Armstrong 和 Patti ,2020;Valtolina,2016),然而大多数研究都集中在西方社会文化背景下如何在东方语境中运用时空叙事设计,目前尚不清楚。但也有少量的研究在探索这一领域,如张学良等人对《三国演义》与正书的比较研究(Zhang et al. ,2021年)。讲述由诗歌数据驱动的多媒体故事仍然具有挑战性。在中国语境下,如何将各种社会文化事实和来源整合到时空叙事中,还没有得到充分的探索为了解决上述困境,我们采用远读与细读相结合的方法,从多个层面对宋词文本资料进行分析和阐释。一组视觉2468- 502 X/©2021作者。由爱思唯尔公司出版代表浙江大学和浙江大学出版社。公司这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表视觉信息学期刊主页:www.elsevier.com/locate/visinfW. 张,智-地马河,巴西-地Pan等人视觉信息学5(2021)3435分析方法包括诗人生命轨迹与历史语境的时空可视化分析、文本与表意的关联可视化、宋词名曲的可视化。为了更好地公开发布,在选择可视化形式时,我们选择易于理解和简单明了的形式,以帮助受众毫无困难地阅读我们的故事。2. 相关工作本部分主要从三个方面对现有的相关研究进行了回顾:数字人文可视化、文化历史语境中的数字故事讲述、时空视觉分析和文本视觉分析。2.1. 数字人文可视化近年来,越来越多的专业著作和学术研究将数字人文与可视化相结合,其中最具代表性的是VIS4DH研讨会(Bradley et al. ,2018年),自2016年起举办。主题讨论可分为三类。首先是跨学科合作的讨论(Jänicke,2016; Hinrichs et al. ,2017; Schetinger et al. ,2019)。可视化专家和数字人类专家讨论如何更好地合作开发数字人类可视化。具体来说,它涉及分析合作的现状(Lamqlement et al. ,2018;Coles,2017),总结了合作经验(Sharma et al. ,2019; El-Assady et al. ,2016),升级合作形式(Windhager et al. ,2017年)等。然而,上述主题主要集中在领域专家之间的协作,而我们的研究主要集中在一般用户。二 是 数 字 人 文 理 论 研 究 。 Bradley 等 ( 2018 年 ) 提 出 了d’Ignazio and Klein本文总结了面向公众用户的数字人文学科可视化设计的一些原则。三是运用案例分析法对数字人文学科的最新可视化作品进行分析(McNutt et al. ,2020年)。Hohman等人 (2017)从色彩和对话的角度对《权力的游戏》进行了视觉分析。Castermans等人(2017)可视化语言的濒危状态。Benito et al.(2017)以奥地利的《巴伐利亚方言历史词典》为例,分析了历史词典中词条的相互关系。此外,图形可视化和分析技术(Zhao et al. ,2021a,b)对数字人文分析很重要。面向公众用户,本文还运用案例分析的方法,从时空可视化和文本可视化的角度展示了《全宋词》(20092.2. 文化和历史背景下的数字故事讲述故事,或叙述,是一种有效的方法来沟通信息,并通过一系列事件传达意义(西格尔和希尔,2010)。数字讲故事是一种新颖的讲故事方法,它将数字技术融入传统的讲故事传统(Chatterjeeet al. ,2019)。鉴于其交互性,情节非线性和结果灵活性等特点(Barber,2016),近年来,数字人文学者和从业者正在积极应用数字讲故事技术(Rodrigues和Correia,2021)为教学制作多种类型的故事(Chatterjee et al. ,2019年),考古(Tebeau,2013),科学(Rodrigues和Correia,2021)或公共运动/纪念目的(Lavorel,2017)。根据文献,当前数字人类中的数字故事讲述实践包括:计算技术,如统计分析,文本挖掘,数据可视化,沉浸式渲染和高级编程(Armstrong和Patti,2020);多平台分发,如社交媒体,移动设备和虚拟博物馆(Lavorel,2017);以及多媒体/跨媒体呈现,如口述历史,播客,动画和长期互动叙事(Chatterjee等人)。,2019;Barber,2016;Armstrong and Patti,2020)。例如,数字人类故事讲述的主 要 模 式 之 一 涉 及 时 空 叙 事 ( Rodrigues 和 Correia , 2021 ;Earley-Spadoni,2017),通过实现静态和/或动态地图和时间线,例如语义信息在特定物理位置的地理位置,与沉浸式地理可视化协调的社交网络(Bollini et al. ,2013年),文化遗产数据的多媒体制图分析(Earley-Spadoni,2017年),以及在小屏幕上适 应 移 动 咒 语 的 协 作 口 头 / 听 觉 历 史 展 示 ( Tebeau , 2013年;Valtolina,2016年)。2.3. 时空可视化要理解宋词的创作背景,就必须对宋词中历史人物的生平经历进行形象化的研究,而历史人物的生平经历中蕴含着大量的时空数据。时空可视化分析可以帮助人们更全面地理解复杂空间信息的时间变化。到目前为止,时空视觉分析已被广泛使用(Bol,2013; Chen et al. ,2018,2020)。Peter Bol(Benito et al. ,2017)将地理空间分析应用于新儒家主要人物的社交网络。VAiRoma(Cho et al. ,2015)基于维基百科文本构建了相关的时空可视化,让研究人员更深入地了解罗马历史和历史人物。 Li等人(2018)提出了一种名为SpaceTimeCube的语义、空间和时间可视化,帮助用户理解语义的空间和时间变化。与以往的研究不同,我们的研究呈现了诗人的生活经历的起伏与他的迁移轨迹相结合。同时,它支持基于时间的过滤和比较,允许比较不同时期和不同地点的词人2.4. 文本视觉分析在文本处理阶段,一般的分词方法都是针对现代语言的(Mikolov et al. ,2013;Salton and Buckley,1988),这在词汇和语法成分方面与古代语言有很大不同(邱和黄,2008)。汉代电子文献在处理古代文献时,应用隐马尔可夫模型对先秦时期的一些文献进行分词和词性标注(志勇等,2002)。,2014年)。Shi等人 (2010)使用条件随机场模型对《左传》进行了这些任务。本文的主要资料来源是中国古代典籍《全宋词》。我们以古汉语词典为媒介,采用界霸汉语文本切分法对古汉语文本进行分词,取得了令人满意的效果。在文本可视化阶段,文本可视化的技术和形式已经得到了很好的发展。词云和主题可视化是吸引受众的简单可视化方法。TagCloud(Viégas and Wattenberg,2008)是一种经典的基于词频的文本可视化分析方法。它根据一定的规则(如词频)排列关键字,其大小表示关键字的重要性或频率W. 张,智-地马河,巴西-地Pan等人视觉信息学5(2021)3436Word. 利用先进的自然语言处理,复杂的交互技术和上下文信息,Word Cloud Explorer(Heimerl et al. ,2014)能够有效地支持文本分析任务。InfoSky(Andrews et al. (2002年)一种经典的静态可视化方法,将文档集中的文档投影到银河系中的星星 上, 显示 各 种主 题 之间 的 层 次和 结 构关 系 。 ThemeRiver(Havre et al. ,2002)静态地表示时间动态信息。它以一条河流为隐喻,将时间比作一条从左向右流动的河流,并使用不同的色带来代表不同的主题。鉴于我们的受众是普通大众,我们采用了词云和其他常见的文本可视化形式来促进理解。但与以往研究不同的是,我们的研究侧重于宋词文本与其背后词人3. 背景3.1. 数据描述我们的研究主要基于两个数据集:全宋词和PoetLifeMap(PoetLifeMap,2017)。《全宋词》是本文的主要资料来源,收录了宋代319年间它包含了21000首词,1300个词的曲调名称,1330个诗人,这些词与表意和情感一起构成了数据维度。《诗人生活图》收录了唐宋时期70位诗人的详细年表、创作轨迹、作品、创作时间和地点。本文以这些资料为外部信息,对宋词文本进行更深层次的分析。3.2. 任务分析我们的目标用户是那些对宋词感兴趣而没有专业背景的人。他们对宋词有一定程度的了解,如知道苏轼、王安石等著名词人,但对他们的背景等信息知之甚少。在六个月的研究过程中,我们与一位研究中国古代文学的博士后专家(E1)和其他三位目标用户(TU 1 -3)合作我们定期举行会议,以确定设计要求,审查系统设计,并评估最后的工作。经过大量的讨论,我们制定了四个主要的设计原则:P1多媒体故事应该由包含各种社会文化事实和材料的诗歌数据驱动(E1)。P2呈现数据的维度不应过于复杂(TU 1 -3)。P3可视化应简单易懂(E1、TU 1 -3)。P4整体设计应具有吸引力,吸引观众(E1,TU 1 -3)。在上述设计原则的前提下,制定了三T1将与诗歌有关的各种文化和历史事实可视化,显示背景环境如何影响诗人及其诗歌。T2诗人时空轨迹的可视化T3诗人生活背景的可视化图1.一、宋 代 诗 人 的迁徙。T4宋词文本属性的可视化4. 可视化根据设计任务,我们提出了一个旨在公共领域介绍和推广宋词的可视化故事,该故事由诗人迁徙轨迹、生活轨迹变化的可视化和宋词作品的可视化分析组成该代码可在https://github.com/panrusheng/quansongcivis上获得。4.1. 地图视图地图视图被应用于分析和说明诗人的迁移模式(图。1)(T2).我们选择了宋代的权威地图。圆点表示诗人曾经停留过的地方,而大小则表示诗人经过的总数。不同的颜色代表诗人所属的不同派别,而透明度则表示诗人的比例红色代表大胆派,蓝色代表优雅派。如果超过一半的诗人来自大胆派系,则颜色映射为红色,反之亦然。当一个地点被选中时,用户可以看到通过它链接的轨迹。如果鼠标悬停在点上,它会显示该地点的名称和诗人停留的确切数量,并详细显示不同的派别。用户还可以通过使用侧框中的树过滤器根据自己的兴趣选择加入/退出诗人。我们将诗人群体按照时间顺序进行细分和组织,以提高用户视觉探索和分析的效率4.2. 沧桑观生活轨迹可视化抽象和说明诗人的生活,通过一个线图(图。2)(T3)。图中,上升部分指诗人灰色代表婉约派,红色代表豪放派。上半部分的背景表示W. 张,智-地马河,巴西-地Pan等人视觉信息学5(2021)3437图二、宋 代 诗 人 的时间轴。在他们的作品表意文字(图。 4). 提取了云、莲花、建筑物等30个典型表意文字我们在《全宋画集》中找到了与表意文字相对应的图形,表意文字外圈的彩色部分代表诗人通过表意文字表达的情感量。树形图说明了诗人和表意文字之间的关系图3.第三章。全 宋 词 词频统计。官阶,下阶为民阶。折线图从诗人作品的数量开始生活轨迹可视化还提供了历史背景(T1)的背景时间轴的上半部分显示了宋代的不同时期,而点在时间轴上突出显示特色历史事件。这些事件包括皇帝的加入,外交,政治和军事事务,所有这些都被认为影响了诗人用户可以探索诗人的介绍和特定时间的背景事件,并在地图上突出显示诗人的生活轨迹4.3. 文本分析观宋词文本分析与可视化,旨在通过词云观等远读与细读,展现宋词的多层次特征。 3),表意文字和情感视图(图。 4),名称的曲调视图(图. 5)(T4)。4.3.1. Word云视图我们首先通过词云呈现全宋词的整体词频,然后从风格和年代两个维度对词频词云中的词的大小是指词频,通过悬停可以看到具体的数字(图1)。 3)。4.3.2. 表意情感观宋词的卓越之处在于它对表意文字的高超运用,以及借物象来表达自己的思想。表意文字的使用和所指的情感帮助用户理解诗人我们分别选取婉约派和豪放派的十位诗人,分析其诗歌创作的特点,4.3.3. 慈派观词牌决定了宋词的形成,规定了宋词的声律和音调,每一个声律和音调都有一种音乐风格的名称。我们将宋词的平调、斜调用点、线编码,并在相应位置加上词中所提到的表意文字,使声韵、声调形象化。我们还邀请了一位有经验的播音员用标准的普通话朗读这些宋词,以提供可看、可读、可听的宋词(图)。 5)。在音频部分,采用了破音技术初步结果由人工检查和纠正,以确保繁体中文文本的准确性。并且最终实现了宋词的逐句自动朗读。在曲调的可视化中,考虑到表意文字可能会重叠,我们在表意文字的智能选择中添加了显示优先级。此外,一些音调对应多个作品。延迟功能模块用于避免用户交互过程中节奏动画和音频播放的冲突5. 评价我们进行了一项用户研究,以验证我们的工作符合第3.2节中提出的设计原则。用户研究分为两个部分。在第一部分中,通过大声思考方法,我们观察了目标用户如何阅读我们的故事并产生知识。在第二部分,我们进行了一系列的深入访谈,收集他们对我们工作的详细意见。5.1. 参与者和程序参与者:我们招募了三名目标用户(均为CI爱好者)参与实验:U1:女,34岁,会计学专业,财务分析师。U2:男,24岁,金融专业,投资分析师。U3:女,22岁,数字媒体专业,博士能-二叉的W. 张,智-地马河,巴西-地Pan等人视觉信息学5(2021)3438图四、典 型 诗 人 的通俗形象和情感。图五、宋词中的词牌意象 。程序:整个评价过程包括以下三个阶段:背景调查:所有参与者都被要求填写人口统计学问卷。大声思考:参与者浏览页面,说出他们在这个过程中的想法,感受,做或看到的访谈参与:用户从设计、交互和信息传递的有效性方面审查和评估每个可视化。由于目标用户在不同的地区,我们部署我们的系统作为一个Web应用程序,并通过远程视频会议进行用户研究。整个过程被记录在无限的时间内,U1需要一个小时,U2需要一个半小时,U3需要45分钟。5.2. 结果地图视图。所有被试都认为地图是诗人轨迹的一个非常直观的视觉表现U1说,从这些点的大小很容易看出词人最常去的地方,比如杭州和开封,这是当时的政治和U2选择了他最喜欢的词人苏轼和辛弃疾,对比了他们的轨迹,发现苏轼的游历远超辛弃疾。U3指出,视图显示轨迹时存在视觉交错,无法清楚看到路线的起点和终点生命轨迹可视化。所有参与者都认为,虽然可视化需要一些时间来理解,但它提供了更丰富的上下文信息(P1,P4)。从U1、U3可以看出,宋代词人多为仕宦,其词作受仕宦经历的影响,一定程度U1指出,总体而言,宋末词人的作品数量比宋初少,这可能是受到战争的U2发现,辛弃疾写的词最多,为629首,这是他以前不知道的。文字云。所有参与者都高度赞赏词云视图,直观地展示了宋词(P1U2表示,这些高频词大多符合他的认知,比如这几个词使他想起了许多熟悉的词作,如柳永U1对比豪放派和婉约派的词云,发现后者多表达思念之情。U3认为,词云笔墨风格中色彩的渐变与宋词所带来的感觉非常吻合。表意文字和情感可视化。所有参与者都认为景色很美,足以让他们长时间探索(P1U2还是选择了他最喜欢的诗人苏轼去探索。可见苏轼经常用酒、月、云。在使用葡萄酒的表意文字时,他表达最多的是思念之情(绿色占最多)。U1认为这会给她的诗歌带来灵感。U3表示,象形图的风格简单而原始,与整个作品非常和谐。词牌可视化。U1认为,这种视觉化提供了一种综合的视听享受,使宋词之美既可视又可听(P1-2,P4)。U2和U3报告说,名字和曲调并不是他们关心的重点,所以他们对这一部分做了一个粗略的回顾W. 张,智-地马河,巴西-地Pan等人视觉信息学5(2021)34395.3. 讨论总体评价。总的来说,用户研究验证了我们的工作满足设计原则。三位与会者对整件作品的设计风格高度赞赏,与传达的内容高度吻合。U1表示,她最喜欢的观点是云这个词,情感可视化给了她很多灵感。U2表示,通过这部作品,他对苏轼的生平和作品风格有了更深入的了解。U3认为表意文字和情感可视化给了她很多设计灵感。局限性。 生命轨迹可视化的编码是复杂的,cated。对于没有数据可视化背景的普通用户来说,需要一定的时间来理解。6. 结论本研究针对东方社会文化背景,提出了一种时空多媒体我们使用了一个连贯而引人入胜的数据可视化故事来向公众用户传达和推广Song of Songs。它由一系列数据可视化组成,提供宋词作品和背景知识,让用户更深入地了解宋词以及古代周边的基于本文所提出的宋词形象化方法,我们有可能迁移到其他中国诗歌和诗人的形象化研究中去。例如,词云的可视化、诗人唐诗是唐诗中最具代表性的一首,表意和抒情也是分析一首优秀唐诗的关键因素。此外,我们计划开发一个面向历史学家的可视化分析系统,帮助他们解决研究中的问题,如历史时空数据的不确定性、群体分析等。CRediT作者贡献声明Wei Zhang:软件,设计,写作-原创草稿. 钱马:软件,设计,写作-评论编辑. 潘如生:软件。魏晨:监督。竞合利益作者声明,他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系,可能会影响本文报告的工作致谢我们要感谢Yichao Yao,Zihua Liu,Jianxu Chen,Shaojie Ye,Pengyang Li,Siwei Tan,Yuxin Ma,Yuhe Peng和Yixin Zhao,本网站的开发人员,感谢他们对本工作的贡献。本课题得到了国家自然科学基金(61772456,61972122)和中央高校基础研究基金(2-2050205-21-688)的资助。伦理批准遵循的所有程序均符合机构和/或国家研究委员会的伦理标准以及1964年《赫尔辛基宣言》及其后来的修正案或类似的伦理标准。所有参与者在入组用户研究之前提供了书面知情同意书引用Andrews,K.,Kienreich,W.,Sabol,V.,Becker,J.,Droschl,G.,Kappe,F.,Gran-itzer,M.,Auer,P.,Tochtermann,K.,2002.可视化浏览器:利用层次结构和文档相似性。Inf. Vis. 1(3 -4),166-181。阿姆斯特朗,G.,Patti,E.,2020.意大利研究和数字。Italian Stud. 75(2),194-208.巴伯,J.F.,2016.数字故事:人文学术和教育学的新机遇。Cogent Arts Human.3(1),1181037。Benito,A.,塞隆河Losada,A.,Wandl-Vogt,E.,Dorn,A.,2017年。探索历史词典中的词元关联。在:2017年数字人文Bol,P.K.,2013.地理信息系统支持的历史学的网络基础设施:地理学和地理科学的时空整合。美国安协会地理。103(5),1087-1092。博利尼湖德帕尔马河,诺塔河,2013.走进过去:设计移动应用程序的地理参考和多模式的用户体验在上下文中文 化 遗产。在:计算科学及其应用国际会议。施普林格,pp.481-492.布拉德利,A.J.,El-Assady,M.,Coles,K.,Alexander,E.,陈美,柯林斯角,Jänicke,S.,D.J. Wrisley 2018.可视化和数字人文。IEEE计算Graph. Appl. 38(6),26布拉德利,A.J.,Mehta,H.,汉考克,M.,柯林斯角,2018.视觉化、数位人文与工具主义问题Castermans,T.,Hammarström,H.,Speckmann,B.,Verbeek,K.,Westenberg,M.,2017. Glottovis:可视化语言濒危和文件。在:VIS4DH'17:第二次数字人文可视化研讨会,2017年。Chatterjee,P.,Mishra,D.,Padhi,L.K.,Ojha,J.,Al-Absi,A.A.,Sain,M.,2019.数位讲故事:民俗学教学之网路学习方法论。 2019第21届先进通信国际会议技术(ICACT)。 IEEE,第573-578陈伟,黄志,吴,F.,Zhu,M.,Guan,H.,Maciebenski,R.,2018. VAUD:城 市 时空数据可视化分析方法。IEEETrans. 目视Comput. Graphics 24(9),2636陈 淑 仪 , 李 杰 , Andrienko , G. , Andrienko , N. , 王 玉 , Nguyen , P.H. ,Turkay,C.,2020.支持故事合成:弥合视觉分析和故事讲述之间的鸿沟。IEEETrans.目视Comput. Graphics 26(7),2499网址://dx.doi.org/10.1109/TVCG.2018.2889054网站。秋岛,Dou,W.,Wang,D.X.,Sauda,E.,Ribarsky,W.,2015. Vairoma:一个视觉分析系统,用于理解罗马历史上的地点,时间和事件。IEEE Trans.目视Comput. Graphics 22(1),210Coles,K.,2017.像机器一样思考(或不是)。在:第二次数字人文可视化研讨会(VIS4DH),作为VisWeek'17的一部分d'Ignazio,C.,Klein,L.F.,2016.女性主义数据可视化。在:数字人文可视化研讨会(VIS4DH),巴尔的摩。美国电气与电子工程师协会。Earley-Spadoni,T.,2017.空间历史、深度测绘和数字化叙事:通过与数字人文学科的接触想象考古学的未来。J. 考古学。Sci. 84,95El-Assady,M.,戈尔德,V,约翰,M.,埃特尔,T.,凯姆地方检察官2016.可视化文本分析在数字人文领域。在:第一届IEEE VIS数字人文可视化研讨会作为IEEE VIS 2016的一部分方,G.S.,2014.吴文英与南宋词艺术。PrincetonUniversityPress.Havre,S.,Hetzler,E.,Whitney,P.,诺埃尔湖2002. Themeriver:可视化大型文档集合中的主题变化。IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics 8(1),9-20.Heimerl,F.,Lohmann,S.,Lange,S.,埃特尔,T.,2014.词云浏览器:基于词云的文本分析。2014年第47届夏威夷系统科学国际会议。IEEE,第1833-1842年。欣里希斯大学,El-Assady,M.,Bradely,A.J.,Forlini,S.,柯林斯角,2017年。冒险漂流!通过人文学科和可视化之间的关键合作来扩展学科边界。Hohman,F.,Soni,S.,斯图尔特岛,Stasko,J.,2017.冰与火的视觉:使用颜色和对话探索娱乐视频。在:第二次数字人文可视化研讨会(VIS4DH),亚利桑那州凤凰城。Jänicke,S.,2016.可视化和数字人文学的有价值的研究:平衡之举。在:数字人文可视化研讨会,IEEE VIS,2016年。Lamqirah , H. , Brosens , K. , Truyen , F. , Beerens , R.J. , 德 普 雷 克 尔 岛Verbert,K.,2018年当技术孩子跑得太快:通过艺术史研究的镜头数据可视化。IEEE Trans.目视Comput. 图表..Lavorel,M.,2017.让生活故事产生共鸣:生活档案数字平台。中间派(36)。李杰,陈淑仪,陈伟,Andrienko,G.,Andrienko,N.,2018.语义时空立方体。一个概念框架,用于系统分析文本的空间和时间。IEEE Trans.目视Comput.Graphics 26(4),2018.W. 张,智-地马河,巴西-地Pan等人视觉信息学5(2021)3440McNutt,A.,Kim,A.,Elahi,S.,高桥,K.,2020.支持专家密切分析的历史科学著作:近距离阅读的案例研究。 2020年IEEE第五届数字人文可视化研讨会(VIS4DH)。IEEE,第1比2。Mikolov,T.,萨茨克弗岛,巴西-地陈凯,Corrado,G.S.,Dean,J.,2013.单词和短语的分布式表示及其组合。在:神经信息处理系统的进展。pp. 3111-3119Peotlifemap,2017. https://sou-yun.cn/PoetLifeMap.aspx网站。Qiu,B.,中国地质大学,黄,P.,2008. 基于自动分词的古汉语词语走向研究。微机信息24(8-3),100-102,Rodrigues,A.,Correia,N.,2021.利用数字人文科学技术进行学习和知识传播。Rev. EducaOnline 15(2),27Salton,G.,巴克利角,1988.自动文本检索中的术语加权方法。INF. 过程管理。24(5),513Schetinger , V. , Raminger , K. , Filipov , V. , Soursos , N. , Zapke , S. ,Miksch,S.,弥合视觉分析和数字人文之间的差距:超越数据-用户-任务设计三角形。在:数字人文可视化研讨会,IEEE VIS 2019,2019。Segel,E.,Heer,J.,2010.叙事可视化:用数据讲故事。IEEETrans. 目视Comput.Graphics 16(6),1139夏尔马,N.,里斯,G.,Butcher,P.,卢河,Frankenberg-Garcia,A.,罗伯茨,J.C.,2019.共同创造一个在线学习环境,以支持学术写作:在跨学科环境中吸取的教训。在:2019年第四届数字人文可视化施,M.,李,B.,陈旭,2010.基于Crf的先秦汉语分词词性标注统一方法研究。J.中国信息处理。2(24),39-45.Tebeau,M.,2013年。倾听城市:口述历史和数字时代的地方口述历史评论2009年的歌曲《candy》。https://ctext.org/wiki.pl? if=gb& res=465855& remap=gb.Valtolina,S.,2016.以讲故事为导向的文化遗产传播框架。数据科学Eng 1(2),114Viégas , F. B. , Wattenberg , M. , 2008. 时 间 轴 标 记 云 和 本 地 可 视 化 的 情 况 。Interactions 15(4),49Windhager,F.,Federico,P.,Salisu,S.,Schlögl,M.,Mayr,E.,2017.一个多视角研究传记和人学数据的天气可视化框架。在:第二届IEEE VIS数字人文可视化研讨会论文集(VIS4DH张,C.,张,Q,Yu,S.,詹姆斯,J.,宋,X.,2021.使社交网络复杂化以更好地讲故 事 : 中 国 历 史 文 本 和 小 说 的 实 证 研 究 。 IEEE Trans.Comput. Soc. 系 统 8(3),754赵玉,江,H.,陈昆,秦,Y.,谢,H.,吴,Y.,Liu,S.,周志,夏,J.,Zhou,F.,中国科学院院士,2021年a。图抽样中少数结构的保持。IEEE Trans. Vis.Comput.Graphics27(2),1698-1708.http://dx.doi.org/10.1109/TVCG.2020。3030428赵玉, 施,J., 刘杰, 赵,J, Zhou,F.,中国科学院院士, 张伟, 陈凯, 赵,X.,Zhu,C.,中国科学院,陈伟,2021b的最后一页。评估背景故事对图形感知的影响。IEEETrans.Vis.Comput.图形1.http://dx.doi.org/10.1109/TVCG.2021.3107297.Zhiyong,Q.,建中,Z.,郭平,T.,新宁南,2014.基于hmm的楚辞自动分词与词性标注研究。Libr.信息服务58(04),105.
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