文本可视化作用•文本可视化的作用有以下四点：•理解-理解主旨•组织-组织、分类信息•比较-对比文档信息•关联-关联文本的pattern和其他信息•举个例子，针对一篇文章，文本可视化能更快的告诉我们文章在讲什么；针对社交网络上的发言，文本可视化可以帮我们信息归类，情感分析；针对一个大新闻，文本可视化可以帮我们捋顺事情发展的脉络、每个人物的关系等等；针对一系列的文档，我们可以通过文本可视化来找到它们之间的联系等等。•词汇级（LexicalLevel）、语法级（SyntacticLevel）和语义级（SemanticLevel）。•不同级的信息挖掘方法也不同，词汇级当然是用各类分词算法，语法级用一些句法分析算法，语义级用主题抽取算。以上这些都在第二步文本信息挖掘中进行，其中文本数据预处理是将无效数据过滤，提取有效词等；文本特征抽取是指提取文本的关键词、词频分布、语法级的实体信息、语义级的主题等；文本特征的度量是指在多种环境或多个数据源所抽取的文本特征进行深层分析，如相似性、文本聚类等。这里就简单笼统地说一下文本分析的基础方法，有兴趣的同学可以自行搜索学习，我们把重点放在可视化设计上。标签云和Wordle是目前研究领域和Web上最受欢迎的文本内容可视化方法了，它们都是基于关键词的文本内容可视化。文本可视化类型文本数据大致可分为三种：单文本、文档集合和时序文本数据。对应的文本可视化也可分为三类：文本内容的可视化文本关系的可视化文本多层面信息的可视化基于关键词的文本内容可视化•DocuBurst文档散（DocuBurst[5]）也是基于关键词的文本可视化，不过它还通过径向布局体现了词的语义等级。如下图所示，外层的词是内层词的下义祠，颜色饱和度的深浅用来体现词频的高低。DocumentCards•文档卡片（DocumentCards）[6]则是结合了文档中的关键词和关键图片进行可视化，布局在一张小卡片中。其中的关键图片是指采用智能算法抽取并根据颜色分类后的代表性图片。时序文本内容可视化•时序数据是指具有时间或顺序特性的文本，例如一篇小说故事情节的变化，或一个新闻事件随时间的演化。•SparkClouds：SparkClouds是在标签云的基础上，在每个词下面增加了一条折线图，用以显示该词的词频随时间的演变。主题河流（ThemeRiver）是一种经典的时序文本可视化方法。光阴似水，用河流来隐喻时间的变化几乎所有人都能非常好地理解。TIARA[9]结合了标签云，通过主题分析技术（latentdirichletallocation，LDA），将文本关键词根据时间点放置在每条色带上，并用词的大小来表示关键词在该时刻出现的频率。因此用TIARA就可以帮助用户快速分析文本具体内容随时间变化的规律，而不是仅仅一个度量带变化。•TextFlow[10]也算是ThemeRiver的一种拓展，它不仅表达了主题的变化，还表达了各个主题随着时间的分裂与合并。如某个主题在某个时间分成了两个主题，或多个主题在某个时间合并成了一个主题。•HistoryFlow则主要研究文档内容随时间的变化。下图以维基百科一篇词条的更新为例，纵轴表示文章的版本更新时间点，每一种颜色代表一个作者，在同一个时间轴上色块代表相应的作者所贡献的文字块，并且色块的位置代表该文字块在文章中的顺序。所以纵览全图就可以轻易看出文章的修改。Storyflow我们看电影或小说经常说到时间线、剧情线等，都能用StoryFlow[12]来表示，它通过层次渲染的方式，生成一个StoryLine布局。每条线是一条人物线，当两人在剧情中有某种联系（同时出场或其他交集）时会在图中相交，横轴表示时间。情感分析可视化•情感分析是指从文本中挖掘出心情、喜好、感觉等主观信息。现在人们把各类社交网络当作感情、观点的出口，所以分析这类文本就能掌握人们对于一个事件的观点或情感的发展。下图是基于矩阵视图的客户反馈信息的可视化工作[15]，其中的行是指文本（用户观点）的载体，列是用户的评价，颜色表达的是用户评价的倾向程度，红色代表消极，蓝色代表积极，每个方格内的小格子代表用户评价的人数，评价人数越多小格子越大。
