月度存档: 九月 2017 - 第2页

Hashedcubes: 对于大数据的简洁,低存耗,实时的可视探索 (Hashedcubes: Simple, Low Memory, Real-Time Visual Exploration of Big Data)

交互式可视化系统的设计者现在正面对着大规模、多维度的数据的挑战。这一工作为以下问题提供了一个肯定的答案:是否存在一个简单的数据结构为一个更成熟的索引提供更丰富的性能,同时使空间消耗相对较低、执行方法较为简便?

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对人工神经网络的隐式行为进行可视化 (Visualizing the Hidden Activity of Artificial Neural Networks)

图3:训练前后MLP最后一层数据表示的投影图

在许多机器学习任务中,人工神经网络尤其是近些年发展起来的深度学习网络,已经取得了十分瞩目的结果。然而,以前研究者往往将神经网络的内部行为当作黑盒来看待,神经网络到底学习到了什么并不了解。近些年来,研究者们逐渐开始关注这一问题,并通过了解其内部行为来帮助优化模型。而这篇工作则是从可视化的角度出发来对待这个问题。

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NEREx:多方会话中的实体关系探索(NEREx: Named-Entity Relationship Exploration in Multi-Party Conversations)

本文提出了NEREX,为逐字会话脚本提供了一种探索性的交互式可视化分析方法。NEREX的切入点是从多方对话不同的角度给出了分析,通过链接的详细视图提供高层次的概述和提供机制的形成和验证假设。使用定制命名实体抽取,我们将重要实体抽象为十类,并用距离约束实体关系模型提取它们之间的关系。该模型符合逐字记录往往不合语法的结构,涉及两个实体是否在同一个句子中出现一个小的距离窗内。我们的工具使多方对话的探索性分析使用几个链接的意见,显示在文本的主题和时间结构。除了远程阅读,我们还为文本层次调查过程整合了密切的阅读观点。超越时空对话的探索性分析,NEREX帮助用户生成和验证假设并进行多元对话的比较分析。我们通过三名来自政治科学领域专家的定性研究,证明了我们的方法在2016届美国总统辩论中对真实世界数据的适用性。

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