文本分析时，有些词是无法被词典识别到，比如‘元宇宙’这样的新词，以前的词典并没有它。因而可结合新词发现算法提供一些建议，新词发现具体算法可参考文章“基于信息熵和互信息的新词提取实现”，或者《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》。

新词发现时涉及到两个关键指标，分别是：信息熵和互信息。信息熵的意义为衡量某词与其它词组合一起的容易度，比如‘宇宙’这个词与‘元’或者‘世界’组合一起变成‘元宇宙’或者‘宇宙世界’的容易度情况。信息熵越大即意味着某词越容易与其它词组合在一起形成一个词语，信息熵越小即意味着某词越不容易与其它词组合在一起。

互信息的意义为衡量文本组合的紧密程度，比如‘元’、‘宇宙’这两个词组合在一起的紧密程度情况。互信息值越大则意味着该两个词（或多个）组合在一起越牢固即越可能是一个新词，反之互信息值越小则意味着越不可能是新词。

• 提示：

• 结合信息熵和互信息的意义，一般情况下，新词更加可能为信息熵较高且互信息较高时出现。

• 信息熵越高意味着词更容易与其它词组合成新词，而且与其它词组合成新词的牢固度越高，即意义为‘信息熵’越高，‘互信息’越高时，越有可能是新词。

但具体情况还需要研究者结合新词发现和其实际意义进行综合决择，并无固定标准。而且通常还需要考虑词频情况，当一个‘可能新词’仅出现几次甚至更少时，加入新词的意义就很小。当判定为新词时，可批量将其加入到新词词库中，重新进行文本分析，以便得到更准备的文本分析结果。

在SPSSAU中，默认输入信息熵和互信息这两个指标，如下图所示：

表格中输入‘可能新词’，其对应的词频信息，信息熵和互信息，当然如果判断为新词，可直接对该词加入新词词库（也或者移除出去），也可以‘批量加入新词’，通常是批量加入新词更加便捷。上表格时，可通过排序按钮查看可能新词的具体情况，当然也可以对其进行下载。

除此之外，还可点击某个‘可能新词’，查看其具体的词定位信息，比如点击‘城市更新’，右侧可查看其在文本数据中的具体位置和内容等，如下图所示：

为了更直观的查看各个‘可能新词’，也可点击‘词云’按钮直观展示，如下图所示：

• 特别提示：

• 信息熵和互信息的设定标准参考：在实际研究中一般取信息熵为0.5左右，互信息一般为50~200之间即可。

• 当然研究者可自行定义该两个指标值的标准，然后重新分析即可。操作如下图所示：

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