该论文提出了一个交互式和可解释的机器学习框架,通过可视化分析系统explAIner在TensorBoard环境下执行,增强了用户了解机器学习模型以及发现其局限性、优化和更新的能力。用户研究证实该框架可以帮助用户获得更详尽的信息和发现更多扩展机会。
DeHumor是一种可视化分析系统,用于分析公开演讲中的幽默行为。该系统综合了量化幽默元素的技术,并增加了对幽默理论的拆解和补充,总结出五个核心设计需求。用户可以使用控制面板查找感兴趣的演讲,并通过幽默聚焦和幽默探索进一步聚焦到具有特定语言和声音风格的幽默片段。作者使用案例研究来验证系统的有效性,用户可以在不同层级之间穿梭,揭示不同层级的细节。通过探索幽默片段的上下文和语音特征,用户可以更好地理解幽默的内容和表达方式。
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