这是一个创建于 1868 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
https://josherich.github.io/gradient-reader/
分享一个验证想法的 demo，主要功能是根据词频在文字背后加入对应的灰度
这里有几点可以探索的地方：
-
词频词典的质量对效果影响很大
-
词频辅助在多大程度上有助于阅读，或者说，有助于阅读某种类型的文字
-
结合 name entity 和 POS tagger 是否有更好的效果
第 1 条附言 · 2019-10-19 01:00:23 +08:00
2019.10.18 增加了英语支持，英语词频词典来自 wikipedia 词频统计，去掉了词频小于 5 的长尾
 |
1
est 2019-10-15 12:06:12 +08:00
我打开就看到一个 textarea 一段文本。我漏掉了什么吗？
|
 |
3
grimpil 2019-10-15 12:35:10 +08:00 via Android
如果是根据情感分析给文字加上不同的背景色，会不会很花很辣眼
|
 |
4
oisc 2019-10-15 13:47:46 +08:00
楼主想法很好，我这里给个拙劣的建议。我们一般说词语有 content word （内容词） 和 function word (功能词)，按照 IDF 挑出来的词一般是内容词。但是中文作为一种表意的语言想要做到准确是需要功能词支撑的，词的粒度是不是太小了？
可以参考一下英文的一些技术： 曾经很火的 https://www.spritz.com demo: https://codepen.io/keithwyland/pen/JztfD 另外有本书叫 《眼动追踪和中文阅读》，希望楼主能继续研究下去。 |
 |
5
josherich OP @grimpil 我也考虑过情感分析，但情感分析（正反面情绪）一是适用的文字类型很有限，比如影评，对话；二是其本身是否准确我也非常怀疑
|
|
6
josherich OP @oisc 对，这里其实只用了全局词频，如果对文档词频平均，一些主题词会变淡。但有时主题词是需要的，可以帮助读者定位文本中关键的几个方位。
你说的没错，这个工具的目标是突出语义层面上的比较和变化，从字到词，到短语句子，再到段落，我的感觉是不同层面需要结合起来运用。 感谢推荐，我去看看 |
 |
7
zhigang1992 2019-10-17 14:40:07 +08:00
|
|
8
josherich OP @zhigang1992 这个是用了英文中的词根 /词干 或者说 unique prefix 来加快阅读速度，中文没法这么标记。
我的想法是用标记词频的方式，既可以突出重点词，也可以起到英文中空格的作用 |
 |
9
killpigman 2019-10-18 15:22:55 +08:00
我看着颜色怎么都一样？？
|
Select Language