在自然語言理解行業，解決大量文本文檔的關鍵是提取客戶關注的難題。不論是長文本或是短文本，我們都可以根據好多個關鍵字來窺探全部文本的主題風格。與此同時，不論是根據文本的建議或是根據文本的檢索，對文本關鍵字的依賴也非常大。關鍵字提取的精確性直接影響到推薦算法或搜索系統的終實際效果。

因而，關鍵字提取是文本發掘行業的一個重要組成部分。從文本中提取關鍵字有三種方式：監督、半監督和無監督。監督關鍵字提取優化算法是由關鍵字提取優化算法結構為兩大類難題來分辨文檔中的詞或語句是不是為關鍵字。因為這是一個歸類難題，因而必須給予標識的練習預測分析。練習詞庫用以練習關鍵字提取實體模型。依據該實體模型，對必須提取關鍵字的文本文檔的關鍵字提取優化算法進行了半監督。

結構關鍵字提取實體模型只要小量的練習數據資料，隨后運用實體模型對新文本進行檢查。關鍵字提取，手動式挑選這種關鍵字，并把挑選前的關鍵字加上到學習培訓集以再次培訓模型。無監督的辦法不用手動式標識詞庫。一些方式被用于找尋文本中更重要的詞做為關鍵字并提取關鍵字。監督文本關鍵字提取優化算法規定人力成本高，目前的文本關鍵字提取關鍵選用無監督關鍵字提取，適用范圍強。

文本關鍵字提取的流程如下所示：無監督文本關鍵字提取流程表無監督關鍵字提取優化算法可分成三類：根據統計分析特點的關鍵字提取、根據詞圖實體模型的關鍵字提取和根據主題風格實體模型的關鍵字提取。根據統計分析特點的文本關鍵字提取優化算法根據統計分析特點的關鍵字提取優化算法根據統計分析特點的關鍵字提取算法是運用文檔中的統計數據提取關鍵字。

一般情況下，文本通過預備處理獲得選字集，隨后根據矩陣的特征值量化分析從選字集中化得到關鍵字。根據統計分析特點的關鍵詞提取方式的關鍵是采取哪種矩陣的特征值量化指標。

現階段常見的辦法有三種：1、根據詞權的特點量化分析主要包含一部分視頻語音、高頻詞、反方向文本文檔工作頻率、相對性高頻詞、詞長等。2、根據詞位的特點量化分析方法是什么根據不一樣部位的語句對參考文獻的重要性不一樣的假定。一般，文章內容的前N個詞、后N個詞、開始、末尾、文章標題和前言全是有象征性的詞。這種詞可以把全部主題風格表述為關鍵字。3、根據詞關系信息特征量詞的關系信息是指詞與詞、詞與參考文獻的關系程度上，包含互信息、擊中值、貢獻率、依存度、tf-idf值等，這兒有一些較常用的矩陣的特征值量化指標。一部分視頻語音詞性標注和語法分析器的結論。目前的關鍵詞大多是專有名詞或動名詞。

一般來說，專有名詞比語言的其余一部分更容易表述文章內容的中心思想。但是，做為特點量化分析的指標值，一部分視頻語音一般與別的指標值融合應用。英語單詞工作頻率表明英語單詞在文本中產生的工作頻率。一般來說，我們認為一個詞在文本中產生的次數越大，它就會越有有可能變成文章內容的核心詞。英語單詞工作頻率僅僅測算文本中產生的詞匯數。但是，僅借助高頻詞得到的關鍵詞具備較大的系統性風險。針對長文本，此辦法將出現很多噪音。

一般來說，詞的部位對詞有較大的使用價值。比如，文章標題和引言自身是小編匯總的好文章的主要思想，因而發生在這種地區的詞有代表性的，比較容易變成關鍵字。但是，因為每一個創作者都是有不一樣的習慣性、寫作技巧和重要語句的部位，這也是一種十分普遍的得到關鍵字的方式，一般不直接運用。互信息和互信息是信息論基礎里的一個定義，是考量自變量互相依賴感的一個技術指標。互相信息內容不限于實值隨機變量。