Structured Parallel Coordinates: a visualization for analyzing structured language data

• Chris Culy ^[1] ; Verena Lyding ^[1] ; Henrik Dittmann ^[1]
  1. [1] European Academy of Bolzano/Bozen, Italy
• Localización: Las tecnologías de la información y las comunicaciones: presente y futuro en el análisis de corpus: Actas del III Congreso Internacional de Lingüistica de Corpus / María Luisa Carrió Pastor (ed. lit.), Miguel Ángel Candel Mora (ed. lit.), 2011, ISBN 978-84-694-6225-6, págs. 525-533
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    Se presenta una herramienta de visualización llamada Structured Parallel Coordinates (SPC), una especialización de Parallel Coordinates (por ejemplo, Inselberg, 2009), adaptado para la presentación y análisis de diferentes tipos de datos de lenguaje estructurados. Parallel Coordinates son una forma de representar datos multidimensionales mediante una pantalla de dos dimensiones. Versiones interactivas de Parallel Coordinates son herramientas flexibles para analizar los datos, ya que seleccionando unas partes de la visualización se permite filtrar de los datos (Inselberg, 2009). Conjuntos de datos del lenguaje suelen tener dimensiones que están relacionadas entre sí o que tienen una estructura interna. Las características visuales y los interacciones preparadas por SPC son presentadas para explicar los datos y proporcionar los detalles técnicos. Se exponen tres ejemplos de SPC que están vinculados a las tareas principales en el análisis de corpus: (1) los resultados de KWIC como SPC, (2) ngrams y frecuencias, y (3) comparaciones de escala.

  • English

    We present a visualization tool called Structured Parallel Coordinates (SPC), a specialization of Parallel Coordinates (cf., e.g., Inselberg, 2009), customized for the presentation and analysis of different types of structured language data, as found in corpora. Parallel Coordinates are a way of representing multidimensional data using a two-dimensional display. Interactive versions of Parallel Coordinates are flexible tools for data analysis, since selecting parts of the visualization allows for filtering the data (Inselberg, 2009). Language datasets often have dimensions which are interrelated or which have internal structure, a situation that is not accounted for by standard Parallel Coordinates. We describe the visual features and interactions provided by SPC to account for structured language data and give technical details of the tool. We present three sample applications of SPC that are closely linked to principle tasks in corpus analysis: (1) KWIC results as SPC, (2) ngrams and frequencies, and (3) ranking comparisons.