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排序：

Semantic Explanation of Interactive Dimensionality Reduction

Semantic Explanation of Interactive Dimensionality Reduction

引用

IEEE Visualization Conference (IEEE VIS)

作者： Bian, Yali North, Chris Krokos, Eric Joseph, Sarah Virginia Tech Blacksburg VA 24061 USA Dept Def Ft Lee VA USA

ISBN: (纸本)9781665433358

Interactive dimensionality reduction helps analysts explore the high-dimensional data based on their personal needs and domain-specific problems. Recently, expressive nonlinear models are employed to support these tasks. However, the interpretation of these human-steered nonlinear models during human-in-the-loop analysis has not been explored. To address this problem, we present a new visual explanation design called semantic explanation. Semantic explanation visualizes model behaviors in a manner that is similar to users' direct projection manipulations. This design conforms to the spatial analytic process and enables analysts better understand the updated model in response to their interactions. We propose a pipeline to empower interactive dimensionality reduction with semantic explanation using counterfactuals. Based on the pipeline, we implement a visual text analytics system with nonlinear dimensionality reduction powered by deep learning via the BERT model. We demonstrate the efficacy of semantic explanation with two case studies of academic article exploration and intelligence analysis.

关键词： Interactive Dimensionality Reduction Projection Explanation Counterfactual Explanation human-in-the-loop analysis

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