从人们开始接触可视化领域,便知道,在可视化研究中,一个重要的目的便是为了将数据通过各种可视的方法展现出来,以便让人们更好地去理解和分析数据。在文本数据的可视化研究中,词云作为一种高效并且必要的方法经常被人们使用。在许多实际生活的应用中,一种常用的手段是用词云去表示一篇文档的语义以达到降低人们理解的难度,快速掌握中心思想并减少花费的时间的目的。所以,很多研究人员投入了大量的时间和精力,去研究词云,包括词云的布局算法,以及词云的属性比如形状,字体,颜色,单词间距等等。在文档生成词云的过程中,一个普遍的常识是词云中字号的大小与文档中词的词频是相关的,所以,一个重要的问题是怎样去设置词云中每个单词的字号大小,来满足最优的词云表达语义的效果。所以,本文设计了一系列的控制实验来验证这个问题。首先,在本文中,提出了一个新颖的描述词云中各个字号大小的方法,称为字号的相对大小,通过实验设计,从一个宏观的全局的角度探究字号的相对大小（文中称为scale）对人们理解词云语义产生的影响。本实验的另一个问题是,如何构建一个严谨的实验环境,将文档生成的词云这样一个包含多样的丰富的语义内涵的概念准确并且量化地表示出来。为了达到这个目的,本文运用了一种基于多次组合的LDA方法,通过交互式地主题选择,获得了一个客观的量化的语义数据集。本文通过两个预实验和两个正式实验来进行相关内容的研究。两个预实验确定了正式实验中实验研究的角度和方向。通过第一个正式实验,根据完成实验的正确率,完成时间以及完成的满意度,发现词云的scale不同确实会对人们理解语义产生影响,探究了二者之间的一般性规律。在第二个正式实验中,对实验结果细化并分类,进行了更加细致的研究,探究了由于词云之间的差异性,scale对词云表达语义不同的影响模式。最后,根据实验的结果,本文为读者提出了合理化建议,以达到更好的词云表达语义效果。