文本分析模块中，最重要和最基础的为展示分词结果，通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中，SPSSAU提供四种功能，分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf，本文档使用‘体验DEMO数据’，其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容，共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。

词云分析

进入文本分析时，首先可以看到词云结果，本案例时结果如下：

词云图直观展示住建很2023年12月共41条新闻内容的关键词信息，住户、城市、发展、建设等均是关键信息。默认是展示前100个高频关键词，可自主设置该数字。也可修改词云风格和下载该词云图。

另外，图中还出现一个数字12，可点击该数字查看其具体定位情况，点击后如下图：

可以通过词定位看到，切词时将12看作是一个关键词，具体出现在那些行中，可通过行号进行查看，并且也可点击‘文本内容’查阅具体文本信息。此时可将12设置为停用词，共通过左侧表格进行点击操作，也或在‘我的词库’中进行单独设置均可。当然，也可自己将数据下载，然后使用‘自定义词云’功能进行手动绘图，更加灵活地展示需要展示的信息。

在词云展示信息左侧表格时，展示信息包括关键词，词频，该关键词出现的行数等，可对关键词进行相关排序，并且下载关键词结果等。如下图所示：

上图中，词频是指该关键词在整个数据中出现的次数，出现行数指该关键词在多少行中有出现过，如果关键词在一行中出现多次则也只记录为1行。

• 提示：

• 文本分析时，可能会得到上万（甚至10万）个关键词，但真实有用的关键词很少，SPSSAU默认提取出前1000名的关键词进行输出并且展示等。

自定义词云

自定义词云提供一种自由和灵活的词云绘图方式，研究者可将整理好的信息，包括关键词和其词频，直接粘贴（或者自主编辑）在表格中，然后右侧自动呈现出词云效果，并且可对词云进行下载，词云风格设置等操作。类似如下图所示：

词定位

在文本分析，词定位是个重要的功能，其可用于展示具体某个关键词在那些地方有过出现，比如本案例中‘发展’这个关键词，研究者希望了解该关键词的具体出处信息等，则可首先搜索该词，然后点击式查看具体信息，如下图所示：

上图显示，‘发展’这个关键词共在22行中有出现过，右侧展示具体的行号，以及具体的文本内容信息，与此同时，右侧文本中会高亮展示‘发展’这个关键词，便于研究者查看信息。

tf-idf

文本分析中，tf-idf是个重要的指标，其反映某关键词在整份数据中的重要性程度，当tf-idf越高时，其重要性越高。其与词频的意义不尽相同，词频是指出现次数，而tf-idf更加关注于关键词的重要性程度。

tf-idf计算时包括2个指标，分别是tf（term frequency，词频），其表示某个关键词的出现次数（并且进行归一化处理），tf越高意味着出现频率越高，那么其重要性也会越高，但是当一个词出现的频率特别高时，其可能是一个常用词，比如‘你好’，事实上这种常用词的重要性并不高，因而接着还有一个指标即idf。idf（inverse document frequency，逆文档频率），其为‘到处出现’的体现，当关键词到处出现时，说明该关键词可能是常用词不那么重要，因而idf应该低，如果关键词不是到处出现，那么说明该关键词可能重要性高，因而idf应该高。

最终tf-idf = tf * idf计算得到。具体公式如下：

tf = n / N，其中n为某关键词的词频，N为整份数据关键词词频总和，N是个固定值，当n即词频越高时tf越高，说明该关键词越重要；

idf = log(D/(1+d))，log是取对数，D为数据的行数，d为数据中某个词在多少行中出现过。D为固定值，d值越大即到处出现时idf反而越小，d值越小即并非到处出现时idf反而越高，idf越高代表某关键词重要性越高。

在SPSSAU中默认按从大到小输出tf-idf值，如下图所示：

可以通过搜索词找到某个关键词，并且表格中展示关键词对应的tf-idf值，以及该词在多少行中出现过。与此同时，右侧展示关键词的词云信息如下图：

研究者可点击词云中的关键词进行词定位查看，并且可修改词云风格，下载词云图等。与此同时，如果默认展示100个词过多，此时可设置词云展示关键词个数值，也或者使用自定义词云功能绘制词云图。