问题：ChunkViz如何加载并可视化文本分块结果？

Question

**问题：ChunkViz如何加载并可视化文本分块结果？** 在使用ChunkViz进行文本分析时，用户常关心其如何加载不同格式的文本分块结果（如JSON、CSV、TXT等），并将其以可视化形式展示。具体而言，系统是如何解析分块数据的结构？是否支持自定义分块标签与元数据？可视化界面中是否提供交互功能（如缩放、筛选、高亮）以增强分析体验？此外，ChunkViz是否兼容主流NLP工具输出的分块格式（如spaCy、NLTK、Stanford NLP）？理解其加载机制与可视化渲染流程，有助于开发者优化数据预处理步骤，并提升文本分析的可解释性与交互性。

Answer 1

ChunkViz 如何加载并可视化文本分块结果？

在文本分析和自然语言处理（NLP）领域，可视化工具如 ChunkViz 正在成为提升数据可解释性和交互性的关键组件。本文将从基础加载机制出发，逐步深入其解析逻辑、兼容性设计、交互功能实现，以及开发者如何优化数据预处理流程。

1. ChunkViz 的基本加载机制

ChunkViz 支持多种格式的输入文件，包括 JSON、CSV 和 TXT。系统通过文件扩展名自动识别格式类型，并调用对应的解析器。

• JSON：通常用于结构化输出，适合包含分块标签、起始位置、元数据等信息。
• CSV：适用于表格形式的分块结果，便于批量导入和导出。
• TXT：支持纯文本的简单分块标记，常用于教学或快速测试。

加载流程如下（Mermaid 流程图）：

graph TD
A[用户上传文件] --> B{文件格式识别}
B -->|JSON| C[调用JSON解析器]
B -->|CSV| D[调用CSV解析器]
B -->|TXT| E[调用TXT解析器]
C --> F[提取分块标签与位置信息]
D --> F
E --> F
F --> G[构建内部数据结构]
G --> H[渲染可视化界面]

2. 分块数据结构解析机制

ChunkViz 采用统一的中间数据结构来表示分块信息。以 JSON 格式为例，其典型结构如下：

[
  {
    "text": "人工智能",
    "start_pos": 0,
    "end_pos": 4,
    "label": "NE",
    "source": "spaCy"
  },
  {
    "text": "是",
    "start_pos": 5,
    "end_pos": 6,
    "label": "O",
    "source": "spaCy"
  }
]

该结构支持：

• 文本内容（text）
• 起始与结束位置（start_pos, end_pos）
• 分块标签（label）
• 元数据字段（如来源 source、置信度 confidence）

3. 支持自定义分块标签与元数据

ChunkViz 的设计允许用户自定义标签体系，例如从默认的 NE（命名实体）切换为用户定义的“产品”、“品牌”、“功能”等。此外，系统还支持扩展元数据字段，如：

字段名	描述
confidence	分块结果的置信度
source	来源 NLP 工具名称
tag_type	标签类型（实体、动词、名词等）

这些元数据可在可视化界面中作为筛选条件或颜色编码依据。

4. 可视化界面与交互功能

ChunkViz 提供了丰富的交互功能，提升用户分析体验：

• 缩放：支持文本区域的局部放大查看细节。
• 筛选：按标签、来源、置信度等条件过滤分块结果。
• 高亮：点击标签可高亮所有对应文本片段。
• 导出：支持将当前视图导出为图片或结构化数据文件。

交互功能通过前端事件绑定机制实现，例如：

document.getElementById('filter-label').addEventListener('change', function() {
    const selectedLabel = this.value;
    viz.highlightChunks(selectedLabel);
});

5. 兼容主流 NLP 工具输出格式

ChunkViz 支持直接导入主流 NLP 工具的输出格式，包括：

• spaCy：支持其 Doc 对象导出的 JSON 格式。
• NLTK：兼容其 ne_chunk 输出结构。
• Stanford NLP：支持 CoreNLP 的 JSON 输出。

系统内置转换器，可将这些格式自动映射到 ChunkViz 的统一结构中。