关键词提取是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，旨在从文本中自动识别出最能代表其内容的关键词。以下是关键知识点：
基本概念 🔍
关键词提取通过分析文本的语法结构和语义信息，过滤出对主题描述最相关的词汇。例如：
- 文本分析：理解文本内容与特征
- 语义提取：捕捉词汇背后的含义
- 应用场景：文档分类、摘要生成、搜索引擎优化
常用方法 📊
基于频率统计
- 通过词频、逆文档频率（TF-IDF）等指标筛选高频词汇
- 适用于结构化文本的初步处理
基于图模型
- 使用TextRank算法，将文本视为图结构进行节点排序
- 能更好地捕捉语义关联性
深度学习方法
- 利用BERT、Word2Vec等模型进行上下文语义分析
- 提取效果更精准但计算成本较高
应用场景 🌐
- 信息检索：快速定位文档核心内容
- 内容摘要：生成简洁的文本概述
- 数据挖掘：发现文本中的潜在主题
如需进一步了解文本关键词提取的进阶技术，请访问 /text-keyword-extraction/advanced。