在自然语言处理领域，处理海量文本的关键是提取用户最关心的问题。无论是长文本还是短文本，我们都可以通过几个关键词来窥视整个文本的主题。同时，无论是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，它也非常依赖于文本关键词。关键词提取的准确性直接关系到推荐系统或搜索系统的最终效果。
因此，关键词提取是一文本挖掘领域的一个重要组成部分。从文本中提取三有关键词方法:监督、半监督和无监督。监督关键字提取算法将关键字提取算法构造成两类问题，以判断文档中的单词或短语是否是关键字。由于这些是一分类问题，有必要提供显著的训练预测。训练语料库用于训练关键词提取模型。根据该模型，需要提取关键词的文档的关键词提取算法是半监督的。
构建关键词提取模型只需要少量的训练数据，然后模型检查新文本。关键词提取，手动过滤这些关键词，并将过滤后的关键词添加到训练集中以重新训练模型。无监督方法不需要手动标记语料库。一方法用于在文本中找到更重要的词作为关键词并提取关键词。监督文本关键词提取算法需要很高的人工成本，现有文本关键词提取主要采用无监督关键词提取，适用性强。
文本关键词提取的过程如下:无监督文本关键词提取流程图无监督关键词提取算法可分为三类:基于统计特征的关键词提取、基于词图模型的关键词提取和基于主题模型的关键词提取。基于统计特征的文本关键词提取算法基于统计特征的关键词提取算法基于统计特征的关键词提取算法利用文档中的统计信息提取关键词。
在一的情况下，文本通过预处理获得候选词集，然后通过特征值量化从候选词集中获得关键词。基于统计特征的关键词提取方法的关键是使用哪个特征值的定量指标。
目前，有三常用方法:1 .基于单词权重的特征量化主要包括部分发音、单词频率、反向文档频率、相对单词频率、单词长度等。2.基于词位置的特征量化方法是基于不同位置的句子对文档具有不同重要性的假设。一般来说，前n个词、后n个词、开头、结尾、标题和介绍文章都是有代表性的词。这些词可以把整个主题表达为关键词。3.基于词相关信息的特征量词的相关信息是指词与词、词与文档之间的相关度，包括互信息、命中值、贡献度、依赖度、tf-idf值等。以下是一一些常用的特征值定量指标。部分语音分词和语法结果分析。大多数现存的关键词是名词或动名词。