IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 18(6), 988–997p. (2012) DOI:10.1109/TVCG.2011.100

Conceptual Recurrence Plots: Revealing Patterns in Human Discourse

D. Angus, A. E. Smith, J. Wiles

Human discourse contains a rich mixture of conceptual information. Visualisation of the global and local patterns within this data stream is a complex and challenging problem. Recurrence plots are an information visualisation technique that can reveal trends and features in complex time series data. The recurrence plot technique works by measuring the similarity of points in a time series to all other points in the same time series and plotting the results in two dimensions. Previous studies have applied recurrence plotting techniques to textual data, however these approaches plot recurrence using term-based similarity rather than conceptual similarity of the text. We introduce conceptual recurrence plots, which use a model of language to measure similarity between pairs of text utterances, and the similarity of all utterances is measured and displayed. In this paper we explore how the descriptive power of the recurrence plotting technique can be used to discover patterns of interaction across a series of conversation transcripts. The results suggest that the conceptual recurrence plotting technique is a useful tool for exploring the structure of human discourse.

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