1 简介
关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。
除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词，就可以大致了解那天发生了什么事情；或者将某段时间内几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以知道他们主要在讨论什么话题。
总之，关键词就是最能够反映出文本主题或者意思的词语。但是网络上写文章的人不会像写论文那样告诉你本文的关键词是什么，这个时候就需要利用计算机自动抽取出关键词，算法的好坏直接决定了后续步骤的效果。
关键词抽取从方法来说大致有两种：
第一种是关键词分配，就是有一个给定的关键词库，然后新来一篇文档，从词库里面找出几个词语作为这篇文档的关键词；
第二种是关键词抽取，就是新来一篇文档，从文档中抽取一些词语作为这篇文档的关键词；
目前大多数领域无关的关键词抽取算法（领域无关算法的意思就是无论什么主题或者领域的文本都可以抽取关键词的算法）和它对应的库都是基于后者的。从逻辑上说，后者比前着在实际使用中更有意义。
从算法的角度来看，关键词抽取算法主要有两类：
有监督学习算法，将关键词抽取过程视为二分类问题，先抽取出候选词，然后对于每个候选词划定标签，要么是关键词，要么不是关键词，然后训练关键词抽取分类器。当新来一篇文档时，抽取出所有的候选词，然后利用训练好的关键词抽取分类器，对各个候选词进行分类，最终将标签为关键词的候选词作为关键词；
无监督学习算法，先抽取出候选词，然后对各个候选词进行打分，然后输出
