提取关键词方法

不畏浮云遮望眼——如何提取关键词教学目标：知识目标：1．指导学生加强对信息筛选和压缩语段这两个考点的认识。

2．明确高考对此考点的要求及考查方式。

能力目标：1．指导学生学习并掌握两种提取关键词的方法。

2．训练学生寻找四种解读文章中心内容的突破口。

3．培养学生整体阅读语言材料、把握文段语意的好习惯。

情感目标：通过解题方法的学习，提高同学们对语文学习的兴趣，增强语文学习的信心。

教学设想：提取关键词在考纲里并不是一个单设的考点，它其实是信息筛选和压缩语段这两个考点的一个综合，主要考查学生概括思想内容，提取关键信息的能力。

要求考生具有较强的理解、分析、筛选、概括、语言表达等各项能力。

它首先要求考生在准确理解文段的基础上找到有效信息，并从中筛选出核心信息；然后用最简洁的语言加以概括，且概括时只能用词或短语。

因为这个能力会涉及到阅读、语用、作文审题等等，是一个影响学生高考成绩的很重要的能力。

所以，我设想通过这样一节提取关键词的方法指导课，培养学生整体阅读及准确把握语意的好习惯，从而提高语文成绩。

教学重、难点：如何寻找中心话题和寻找中心句。

教学安排：一课时教学步骤：一、导入：从10年江苏的一道高考运用题谈起。

阅读下面一段文字，找出“碳链式反应”过程的三个关键性词语。

科学家在喀斯特地貌的研究中，发现了一个复杂的碳链式反应。

当水流从空气中“大口吮吸”二氧化碳并侵蚀石灰岩时，持续不断的吸碳过程就开始了。

接着，在岩石表面自由流淌的酸性水流携带着大量碳酸氢根，随着自然界的水循环转辗奔向江河湖海。

此时，浮游植物体内的“食物加工厂”在急切地“找米下锅”，它们惊喜地发现，只要分泌一种叫做“碳酸酐酶”的催化剂，对水中的碳酸氢根“略施魔法”，等待加工的“米”——二氧化碳，就唾手可得。

最终，光合作用将大量随波逐流的碳转化成有机碳，封存与水生植物体内。

【解析】属“提取关键词”题型。

解题步骤：1.读题，明确陈述的对象或主要事件或议论的中心观点，文段的主要表述对象。

关键词提取算法综述及评测比较在信息检索、文本分类、文本摘要以及知识管理等领域中，关键词提取一直是一个重要的问题。

关键词是文本的核心，能够直接反映文本的主题、内容及关键性信息。

在自然语言处理中，关键词提取就是从文本中自动抽取出一些最重要的、最代表性的关键词。

近年来，随着互联网的快速发展以及文本数据的大量积累，关键词提取算法也逐渐得到了广泛的关注和研究。

本文将对目前常见的关键词提取算法进行综述，并针对它们的优缺点进行评测比较。

一、传统的关键词提取算法1. TF-IDF算法TF-IDF算法是一种传统的关键词提取算法，它通过计算词频和逆文档频率来确定一个词汇在文档中的重要性。

具体来说，TF-IDF算法首先将文本分词，并统计每个词汇在文档中的出现频率。

然后，根据出现频率计算每个词汇的TF值。

最后，根据逆文档频率（一个词汇在整个文集中出现次数的倒数）和词汇的TF值，计算每个词汇的TF-IDF值，以此来确定每个词汇在文档中的重要性。

2. TextRank算法TextRank算法是一种图排序算法，适用于自然语言处理中的文本关键词提取、文本摘要、文本分类等应用。

TextRank算法同样将文本分词，并将每个词汇看作图中的一个节点。

然后，将同一句子中的所有词汇间连一条边，根据它们之间的共现关系构建一个无向加权图。

之后，根据图中节点之间的关系，计算每个词汇的PageRank值，以此确定每个词汇的重要性。

3. LDA主题模型LDA主题模型是一种基于概率分布的文本关键词提取算法。

该算法首先将文本分词，并将每个词汇向量化。

然后，根据词汇之间的相关性，计算每个词汇相应的主题分布表示。

最后，根据主题分布，确定每个词汇的重要性。

二、新兴的关键词提取算法1. 基于深度学习的模型随着深度学习技术的不断发展，深度学习模型在文本关键词提取中也被广泛应用。

目前，已经有很多基于深度学习的模型，如TextCNN、Attention-Based TextCNN等，这些模型通过卷积神经网络和注意力机制等方式，对文本进行建模和提取，能够较好地处理不同类型的文本数据。

基于主题模型的文本关键词提取方法随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们在海量文本中寻找所需信息变得越来越困难。

而文本关键词提取作为一种重要的文本挖掘任务，可以帮助我们在海量文本中快速准确地找到关键信息。

然而，由于文本的复杂性和多样性，传统的关键词提取方法在提取准确性和普适性方面存在一定的局限性。

近年来，基于主题模型的文本关键词提取方法成为热门研究领域。

主题模型是一种用来挖掘文本隐藏语义结构的统计模型，通过对文本进行主题建模，能够准确地抽取出文本的主题信息。

基于主题模型的文本关键词提取方法具有以下优势：1. 考虑语义相关性：传统的关键词提取方法通常基于词频统计或词性分析，忽视了词语之间的语义相关性。

而主题模型能够通过学习文本中的主题信息，将相关主题的词语归为一类，从而更好地反映词语之间的语义相关性。

2. 提取全局信息：传统的关键词提取方法通常只考虑局部上下文信息，往往无法捕捉到文本内容的整体特征。

而主题模型能够对全局文本进行建模，提取出更全面、准确的关键词。

3. 考虑多样性：传统的关键词提取方法往往只提取与文本内容相关的关键词，忽略了文本中可能存在的多种主题。

而主题模型能够发现文本中的多个主题，从而提取出多样性的关键词，更好地反映文本的内容。

基于主题模型的文本关键词提取方法通常包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号和特殊字符，进行分词等。

2. 主题模型构建：使用主题模型算法，如隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)等，对预处理后的文本数据进行建模。

主题模型可以将文本转化为主题分布和词语分布的组合，反映文本内容的语义结构。

3. 关键词提取：根据主题模型的输出结果，通过计算关键词的权重或者基于主题分布的方法，提取文本的关键词。

一般可以使用词语权重或者排名来确定关键词。

4. 关键词过滤：根据关键词的特征和需求，对提取得到的关键词进行过滤和筛选。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一项高度复杂且具有挑战性的技术，它涉及到计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的知识。

NLP 技术的发展已经在许多领域产生了深远的影响，包括语音识别、机器翻译、文本分类、情感分析等。

其中，关键词提取是 NLP 技术的一个重要应用，它可以帮助人们更好地理解和组织文本信息。

一、关键词提取的意义关键词提取是指从一段文本中自动抽取出具有代表性和重要性的词语或短语，以便更好地理解文本的主题和内容。

在信息检索、文本摘要、信息过滤等领域，关键词提取都扮演着重要的角色。

通过关键词提取，可以帮助用户快速了解文本的核心内容，节省阅读时间，提高工作效率。

此外，对于搜索引擎来说，关键词提取也可以帮助其更准确地理解用户的检索意图，提高搜索结果的相关性。

二、基于统计的关键词提取方法在自然语言处理领域，有许多基于统计的关键词提取方法。

其中，TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的基于统计的关键词提取算法。

它通过计算词语在文本中的出现频率和在语料库中的重要性来确定关键词。

具体来说，TF-IDF算法会给那些在当前文档中频繁出现，但在整个语料库中罕见的词语赋予较高的权重，认为这些词语具有较高的区分度和重要性。

通过TF-IDF算法，我们可以很快地找到文本中的关键词，从而更好地理解文本的主题和内容。

三、基于机器学习的关键词提取方法除了基于统计的方法外，还有许多基于机器学习的关键词提取方法。

例如，TextRank 算法是一种基于图的关键词提取算法，它借鉴了 PageRank 算法的思想，并通过构建词语之间的相似度图来抽取关键词。

TextRank 算法认为，那些与其他词语有较多连接的词语往往具有较高的重要性，因此会将这些词语作为关键词。

通过机器学习方法，我们可以更加准确地抽取出文本中的关键词，提高关键词提取的效果。

数据挖掘中的关键词提取方法在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的信息，如何从海量的数据中提取出关键信息成为了一个重要的问题。

数据挖掘作为一种有效的技术手段，可以帮助我们从大数据中提取出有用的信息。

而关键词提取作为数据挖掘的一个重要环节，对于信息的整理和归纳具有重要意义。

本文将介绍几种常见的数据挖掘中的关键词提取方法。

一、基于频率的关键词提取方法基于频率的关键词提取方法是最常见也是最简单的一种方法。

它通过统计文本中词语出现的频率来确定关键词。

常用的统计指标有词频、TF-IDF等。

词频指的是一个词在文本中出现的次数，TF-IDF指的是词频与逆文档频率的乘积。

这两种方法都可以用来衡量一个词在文本中的重要性，从而确定关键词。

二、基于语义的关键词提取方法基于语义的关键词提取方法是一种更加高级的方法，它考虑了词语之间的语义关系。

常见的方法有词向量模型和主题模型。

词向量模型利用词语的分布信息来表示词语之间的语义关系，常用的方法有Word2Vec和GloVe。

主题模型则是将文本看作是由多个主题组成的，通过计算词语在不同主题下的概率来确定关键词。

三、基于网络的关键词提取方法基于网络的关键词提取方法是一种新兴的方法，它利用网络结构来提取关键词。

常见的方法有基于PageRank算法的关键词提取和基于社交网络的关键词提取。

基于PageRank算法的关键词提取方法将文本看作是一个图，通过计算词语的重要性来确定关键词。

基于社交网络的关键词提取方法则是利用用户在社交网络上的行为来确定关键词。

四、基于机器学习的关键词提取方法基于机器学习的关键词提取方法是一种更加智能化的方法，它通过训练机器学习模型来提取关键词。

常见的方法有基于支持向量机的关键词提取和基于深度学习的关键词提取。

基于支持向量机的关键词提取方法通过训练一个分类器来确定关键词。

基于深度学习的关键词提取方法则是利用深度神经网络来提取关键词。

综上所述，数据挖掘中的关键词提取方法有多种，每种方法都有其适用的场景和特点。

毕业论文的文献综述中的关键词提取与分析在进行毕业论文的文献综述时，关键词的提取与分析是非常重要的一部分。

合理的关键词选择可以使读者快速了解论文的核心内容，也能帮助研究者准确定位相关研究。

本文将探讨如何提取与分析关键词，并介绍几种常用的关键词提取方法。

一、关键词提取的重要性在进行文献综述时，关键词是标识论文主题和内容的关键词汇。

通过合理的关键词选择，读者可以迅速了解论文的研究重点，提高阅读效率。

而对于研究者来说，关键词的选择也是十分重要的。

通过合理提取的关键词，研究者可以更加精确地定位和识别相关文献，了解研究热点和前沿动态。

二、关键词提取方法1. 手工提取法手工提取法是最常用的关键词提取方法之一。

通过仔细阅读文献，研究者可以根据论文的主题和内容提取出关键词。

在提取关键词时，可以注意以下几点：a) 关注论文的中心思想和研究目的；b) 重点关注论文中频繁出现的词汇；c) 注意论文标题和摘要中的关键词。

2. 自动提取法除了手工提取法外，还可以利用计算机技术进行关键词提取。

自动关键词提取法可以通过算法分析文本中的词频、词性等信息，辅助研究者提取关键词。

常用的自动提取方法包括：a) 基于词频的提取方法：根据词频统计每个词在文献中出现的频率，选取频率较高的词作为关键词；b) 基于词性的提取方法：根据词性标注对文献中的词进行分类，选取具有代表性的词作为关键词；c) 基于机器学习的提取方法：利用机器学习算法训练模型提取关键词。

三、关键词分析的意义与方法提取出关键词后，还需进行关键词分析，以了解文献的研究热点和趋势。

关键词分析可以通过以下几种方式进行：1. 热词分析通过统计关键词出现的频率，研究者可以获得一些热门的研究领域和研究热点。

通过对这些热词的分析，研究者可以了解当前的研究趋势，并选择合适的研究方向。

2. 同现分析同现分析是指通过分析关键词之间的关联关系，揭示不同领域之间的交叉点和联系。

同现分析可以帮助研究者发现新的研究领域和研究思路，促进学科交叉和创新。

论文撰写中如何选择和提取关键词及主题词一、前言在进行论文撰写时，我们常常需要提取出关键词和主题词来更好地表达文章的内容，使读者能够快速理解文章的核心思想。

本文将从如何选择和提取关键词以及主题词的角度出发，为大家探讨如何更好地进行论文撰写。

二、关键词的选择和提取1.选择关键词的原则选取关键词应注意以下原则：（1）准确性：所选关键词必须是文章主题和内容的准确反映，不能歧义或概括。

（2）全面性：选取关键词应涵盖文章全文，不能放过重要内容。

（3）热点性：选取关键词要考虑当前时代背景和热门话题，使文章更有针对性和时效性。

（4）可检索性：选取关键词要考虑到读者的查找习惯和检索方法，以便于读者更快速地找到相关文章。

2.提取关键词的方法（1）从题目、摘要和正文中找到相关的名词和动词。

（2）将这些名词和动词进行分类和概括，提取出有代表性的2~6个关键词。

（3）使用不同研究方法提取关键词，如手动提取、文本挖掘等。

（4）考虑到与研究领域相关的专业术语、概念和理论等，以及相关的国际标准和法律法规，提取合适的关键词。

三、主题词的选择和提取1.主题词的概念主题词是指文章中表达主题、核心内容的一种词汇。

它与关键词不同，主题词是作者对文章主题的一种深入思考和总结，是作者对文章内容的一个完整概括。

2.选择主题词的原则选择主题词应遵循以下原则：（1）全面性：选取主题词不宜过于概括，而应准确反映文章的核心内容。

（2）前瞻性：选取主题词要具有一定的前瞻性，能够令读者看到文章可能涉及的未来方向。

（3）权威性：选取主题词要考虑研究领域标准和权威专家的观点，以获得更好的认可度。

（4）实用性：选取主题词要具体、实用，不可模糊或可代替。

3.提取主题词的方法（1）借助主题分类系统提取主题词。

（2）从周边信息中提取主题词，如关键词、标准关键词表、摘要、图书馆分类法等。

（3）根据文章中呈现的实验方法、数据、模型等内容，提取最能代表文章主题和核心思想的词语。

新闻报道中的事件分类与关键词提取方法在新闻报道中，事件分类和关键词提取是十分重要的任务。

它们能帮助读者更好地理解新闻内容，并从大量的信息中迅速获取需要的信息。

本文将介绍一些常见的事件分类和关键词提取方法，以帮助新闻从业者更好地处理新闻报道的内容。

首先，我们来看事件分类方法。

事件分类是将新闻报道按照某种规则和标准进行分类，以便于整理和查找。

常见的事件分类方法有基于规则的分类、基于机器学习的分类和基于深度学习的分类。

基于规则的分类方法是最简单的方法之一。

它通过事先设定一些规则和标准，根据新闻报道的内容和特征进行分类。

例如，可以根据新闻报道的主题、时间、地点和参与者等进行分类。

这种方法的缺点是需要手动设置规则，依赖人工经验，分类的准确性和覆盖面有限。

基于机器学习的分类方法可以通过训练模型来实现自动分类。

它首先需要构建一个训练集，包含已经分类好的新闻报道和对应的分类标签。

然后，利用机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯或随机森林等，训练模型。

最后，使用该模型对新的新闻报道进行分类。

这种方法的优点是可以自动进行分类，减少了人工干预的需求，但是需要有大量的训练数据，而且需要对算法选择和参数调优进行研究。

基于深度学习的分类方法近年来得到了广泛应用。

深度学习模型如卷积神经网络和循环神经网络，通过自动学习特征和模式进行分类。

与机器学习方法相比，深度学习方法可以处理更复杂的语义和上下文信息，分类效果更好。

但是，深度学习方法需要更大规模的数据集和更高的计算资源。

同时，模型的训练和调优也需要更多的时间和经验。

除了事件分类，关键词提取也是新闻报道中的重要任务之一。

关键词提取可以帮助读者快速了解新闻内容的主要信息，并且能帮助新闻从业者进行信息检索和整理。

常见的关键词提取方法包括基于统计的方法和基于机器学习的方法。

基于统计的关键词提取方法利用词频和词在语料库中的分布进行提取。

通过统计每个词在新闻报道中的频率和在整个语料库中的分布，可以得到关键词提取的结果。

如何提取关键词“提取关键词”是近年来高考热考的一种题型。

在考纲里并不是一个单设的考点,它其实是信息筛选和压缩语段这两个考点的一个综合。

由于“提取关键词”是“压缩语段”的变体，所以在答题思路上要借助“压缩语段”的解题思想。

“提取关键词”正确的方法是：先整体把握材料，用压缩语段的方法对材料进行压缩，提取出一句话；然后再对这句话进行压缩，提取关键词。

即：两压缩，两提取。

【例1】提取下面一段话的主要信息，在方框写出四个关键词。

据报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅1.6万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。

以这样少的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。

（1）第一步：对材料进行压缩和提取。

这是一段记叙性的文字，全文两句话，其中第一句话由两个分句构成。

第一句话，第一层从国家图书馆的角度，以修复任务的巨大（5000余米）与修复人员稀缺（不过10人）之间的反差，表明古籍修复的专业人才极其缺乏；第二层，从全国的角度，说明古籍修复的专业人才短缺非个别现象（全国围都存在）。

第二句话，以一种假设的结果强调古籍修复人才的不足。

所以，这段文字可以压缩为一句话：我国古籍修复的专业人才极为不足。

（15字）（2）第二步：对第一步压缩后的话进行提取：有了这句话作基础，提取关键词就有了明确的围，确定的指向。

以第一次压缩的文字为蓝本，最后提取的关键词是：古籍、修复、人才、不足。

一是明确述的对象或主要事件或议论的中心观点，文段的主要表述对象(主要概念或主要事件)，不可不取.二是明确与主概念相对应的谓语动词或总结性的词语。

三是选定后，可将几个词语稍稍连缀，如能大体表达出文段的主要容，即可敲定。

(一)明确说明对象“古籍”(“馆藏古籍”)、人才是主题词，不可不取。

如何提取文章中的关键信息在我们日常的阅读和学习中，经常需要从大量的文字中提取出关键信息。

这是一项非常重要的技能，它能够帮助我们快速理解文章的主旨，提高阅读效率，节省时间和精力。

那么，如何才能有效地提取文章中的关键信息呢？下面我将为大家分享一些实用的方法和技巧。

首先，要明确阅读目的。

在开始阅读之前，我们应该先思考一下为什么要读这篇文章，是为了获取某个具体的信息，还是为了解决某个问题，亦或是为了增加知识储备？明确阅读目的可以让我们在阅读过程中更有针对性，更容易发现与目的相关的关键信息。

其次，快速浏览文章的标题、副标题、开头和结尾。

标题往往能够概括文章的主要内容，副标题可能会提供更详细的信息。

文章的开头通常会引出主题，结尾则会对主要观点进行总结和升华。

通过浏览这些部分，我们可以对文章的大致内容和框架有一个初步的了解。

在阅读正文时，要特别关注段落的主题句。

主题句一般出现在段落的开头或结尾，它概括了该段落的主要内容。

如果能够准确找到主题句，就能迅速把握段落的核心信息。

同时，注意文中的关键词和关键短语。

关键词通常是与文章主题密切相关的词汇，比如专业术语、人名、地名、时间等。

关键短语则可能是对重要观点或结论的表述。

对于一些复杂的文章，我们可以采用做笔记的方法。

将文章中的关键信息、重要观点和自己的理解记录下来，这样不仅有助于加深记忆，还方便后续回顾和整理。

做笔记时，可以使用简洁明了的语言，避免冗长和复杂的表述。

此外，学会筛选和排除无关信息也很重要。

有些文章可能会包含大量的背景介绍、细节描述或者无关的例子，这些内容虽然能够增加文章的丰富性，但对于提取关键信息来说并非必要。

我们要有意识地忽略这些无关紧要的部分，把注意力集中在核心内容上。

在阅读过程中，要不断地进行思考和归纳。

将各个段落的关键信息联系起来，思考它们之间的逻辑关系，从而形成对整篇文章的整体理解。

如果发现某些信息相互矛盾或者不符合逻辑，要进一步分析和判断，以确保提取的信息准确无误。

使用自然语言处理进行关键词提取的步骤自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。

关键词提取是NLP的一个重要任务，它能够从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的关键词，帮助人们快速了解文本的主题和内容。

本文将介绍使用自然语言处理进行关键词提取的步骤。

步骤一：文本预处理在进行关键词提取之前，首先需要对文本进行预处理。

这一步骤主要包括去除文本中的噪声和无关信息，如HTML标签、特殊字符、停用词等。

可以使用正则表达式、字符串操作等方法进行文本清洗，以便后续处理。

步骤二：分词分词是将文本切割成一个个词语的过程。

在中文中，分词是一个相对复杂的任务，需要借助专门的分词工具或算法。

常用的中文分词工具有结巴分词、哈工大LTP等。

对于英文文本，可以使用空格或标点符号进行分词。

步骤三：词性标注词性标注是为每个词语标注其词性的过程。

词性标注可以帮助我们更好地理解文本的语法和语义。

常见的词性标注包括名词、动词、形容词、副词等。

可以使用词性标注工具或算法，如NLTK、Stanford NLP等。

步骤四：去除停用词停用词是指在文本中频繁出现但缺乏实际意义的词语，如“的”、“和”、“是”等。

去除停用词可以减少噪声，提高关键词提取的准确性。

可以使用停用词列表对文本进行过滤，常见的停用词列表包括中文停用词表、英文停用词表等。

步骤五：关键词提取关键词提取是通过一定的算法或模型从文本中自动抽取出最具代表性和重要性的词语。

常用的关键词提取方法有基于词频的方法、基于TF-IDF的方法、基于词向量的方法等。

基于词频的方法将文本中出现频率较高的词语作为关键词；基于TF-IDF的方法将词语的重要性与其在文本中的频率和在整个语料库中的频率相关联；基于词向量的方法则利用词语的语义信息进行关键词提取。

步骤六：关键词排序在进行关键词提取后，还需要对关键词进行排序，以便更好地展示文本的主题和内容。

数据挖掘与关键词提取方法数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的、有用的信息和知识的过程。

随着信息化时代的到来，大量的数据被产生和积累，如何从这些数据中提取出有价值的信息，成为了一个重要的课题。

而关键词提取作为数据挖掘的一个重要步骤，旨在从文本中自动抽取出最能够代表关键内容的词语，为后续的文本分类、信息检索、文本摘要等应用提供基础支持。

在传统的关键词提取方法中，基于统计的方法较为常见。

这类方法首先对文本进行预处理，如分词等，然后使用统计技术来计算词语的权重，根据权重排序得到关键词。

其中，TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种经典的权重计算方法。

它通过计算词频和逆文档频率的乘积来衡量一个词语在文本中的重要程度，权重越大，表示该词语越可能是关键词。

除了基于统计的方法，还有一些基于图模型的关键词提取方法。

这类方法将文本中的词语构建成图结构，通过图分析来确定关键词。

其中，TextRank算法是一种典型的基于图模型的关键词提取方法。

该算法将文本中的词语作为图中的节点，通过词语之间的相似性来构建边，然后通过迭代计算节点的权重得到关键词。

然而，传统的关键词提取方法存在一些问题。

首先，统计方法过于依赖词频，容易受到一些常见词语的干扰，无法提取出具有语义信息的关键词。

其次，基于图模型的方法需要对图进行大量的计算，计算复杂度较高。

因此，为了提高关键词提取的准确性和效率，近年来一些新的方法被提出。

近年来，深度学习技术在关键词提取方面取得了一些突破。

通过构建神经网络模型，可以将关键词提取任务视为序列标注或者分类问题来解决。

通过训练大规模的语料数据，深度学习模型可以学习到更丰富的语义信息，从而提取出更准确的关键词。

例如，基于循环神经网络（RNN）的关键词提取模型可以利用上下文的语义信息来判断一个词语是否是关键词。

此外，基于预训练语言模型的关键词提取方法也受到了研究者的关注。

预训练模型如BERT、GPT等，在大规模的语料数据上进行预训练，可以学习到丰富的语义信息。