NLP（自然語言處理）新詞發現是指在文本數據中發現新的、未在詞典中存在的詞匯。以下是幾種常見的NLP新詞發現方法：
基于頻率統計的方法：通過統計詞頻或字符頻率來發現出現頻率較高但未在詞典中出現的詞匯。常見的方法有基于TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）的關鍵詞提取、基于N-gram模型的詞頻統計等。
基于語言模型的方法：利用語言模型來預測下一個詞的概率，如果某個詞的概率顯著高于其他詞，則將其判斷為新詞。常見的方法有基于n元語法模型的預測、基于最大熵模型的預測等。
基于詞形變化的方法：通過識別詞的詞根、詞綴等形態變化來發現新詞。例如，通過詞干提取和詞形還原等技術，可以將不同形式的單詞還原為其原始形式，并判斷是否為新詞。
基于詞語共現的方法：通過分析詞語在上下文中的共現關系來發現新詞。例如，可以構建詞語共現網絡，通過發現網絡中具有較高連接度但未在詞典中出現的節點來判斷新詞。
基于機器學習的方法：利用機器學習算法來訓練模型，從文本數據中自動發現新詞。常見的方法有基于聚類的方法、基于分類器的方法等。
綜合利用以上方法，可以在文本數據中較為準確地發現新詞，并不斷更新詞典以適應不斷變化的語言環境。
