在自然语言处理领域，处理海量文本文件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见整个文本的主题。同时，无论是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，都很大程度上依赖于文本关键词。关键词抽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，关键词抽取是文本挖掘领域的重要组成部分。从文本中提取关键词有三种方法：监督、半监督和非监督。监督关键词抽取算法是将关键词抽取算法构造成两类问题来判断文档中的单词或短语是否为关键词。由于这是一个分类问题，有必要提供标记的训练预测。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。

构建关键词抽取模型只需要少量的训练数据，然后用该模型对新文本进行检验。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。无监督的方法不需要人工标注语料库。一些方法被用来在文本中找到更重要的词作为关键词并提取关键词。有监督的文本关键词提取算法需要较高的人工成本，现有的文本关键词提取主要采用无监督的关键词提取，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利用文档中的统计信息提取关键词。

一般来说，对文本进行预处理得到候选词集，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抽取方法的关键是使用什么样的特征值量化指标。

目前，常用的方法有三种：1 .基于词权重的特征量化主要包括部分发音、词频、反向文档频率、相对词频、词长等。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。通常，文章的前N个词、后N个词、开头、结尾、标题和引言都是有代表性的词。这些词可以作为关键词表达整个主题。3.基于词关联信息的特征量词关联信息是指词与文档之间的关联程度，包括互信息、命中值、贡献度、依赖度、tf-idf值等。有一些常用的特征值量化指标。部分语音分割和语法分析的结果。大多数现有的关键词是名词或动名词。

一般来说，名词比其他词类更能表达文章的主旨。然而，作为特征量化的指标，词性通常与其他指标结合使用。单词频率表示单词在文本中出现的频率。一般来说，我们认为一个词在文章中出现的越频繁，它就越有可能成为文章的核心词。词频只计算文本中出现的单词数。然而，仅通过词频获得的关键词是高度不确定的。对于长文本，这种方法会产生大量噪声。

一般来说，一个词的位置对一个词很有价值。例如，标题和摘要是作者总结的文章的主要观点，所以出现在这些地方的词具有代表性，容易成为关键词。然而，由于每个作者有不同的习惯，写作方法和关键句子位置，这也是一个非常广泛的方法来获得关键词，这通常不是单独使用。互信息和互信息是信息论中的一个概念，也是衡量变量相互依赖性的一个指标。互信息不限于实值随机变量。