Sentifiers：基于词共现与情感分析的可视化分析中模糊意图修饰语解释
人机交互
2020-09-29 v1
摘要
与数据可视化工具的自然语言交互常涉及在话语中使用模糊的主观修饰语，如“向我展示表现良好的行业”和“哪里是买房的好社区？”。对这些工具而言，解释这些修饰语通常困难，因为其含义缺乏清晰语义，且部分由上下文和个人用户偏好定义。本文提出一个名为\system的系统，向更好理解这些模糊谓词迈出第一步。该算法采用词共现与情感分析来确定与模糊谓词关联的数据属性和过滤范围。算法得到的数据溯源结果以可交互文本形式呈现给用户，可进行修正与精炼。我们对Sentifiers系统进行了定性评估，表明该界面的实用性，以及通过自然语言更好地支持可视化分析任务中主观话语的机会。
引用
@article{arxiv.2009.12701,
title = {Sentifiers: Interpreting Vague Intent Modifiers in Visual Analysis using Word Co-occurrence and Sentiment Analysis},
author = {Vidya Setlur and Arathi Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12701},
year = {2020}
}