摘要
随着互联网技术的迅猛发展，文本数据呈现爆炸式增长，如何从海量文本信息中快速有效地提取关键信息成为自然语言处理领域的重要课题。
中文文本关键字提取作为文本挖掘的重要分支，旨在从文本中自动识别出能够概括文本主题或主要内容的词语或短语，对于信息检索、文本分类、自动摘要等应用具有重要意义。
本论文综述了基于Python的中文文本关键字提取方法的研究现状，首先介绍了关键字提取的基本概念、方法分类以及常用的评价指标，然后重点阐述了基于统计、基于图模型以及基于深度学习的三类主流中文文本关键字提取方法，并对各类方法的优缺点、适用场景等进行了分析比较。
最后，对中文文本关键字提取未来的发展趋势进行了展望，指出深度学习与知识融合将成为未来研究的重点方向。
关键词：中文文本关键字提取；TF-IDF；TextRank；深度学习；Python
#1.1关键字提取关键字提取是指从文本中自动识别出能够概括文本主题或主要内容的词语或短语的过程。
它是自然语言处理领域的一项重要任务，旨在将非结构化的文本数据转化为结构化的信息表示，从而方便人们快速理解文本内容或进行进一步的文本分析。
#1.2关键字提取方法分类中文文本关键字提取方法主要可以分为三大类：
基于统计的方法：这类方法主要利用词频、TF-IDF等统计指标来衡量词语的重要性，进而提取出关键字。
基于图模型的方法：这类方法将文本表示成图结构，利用图论算法计算节点的中心性来识别关键节点，进而提取出关键字。
基于深度学习的方法：这类方法利用深度神经网络学习文本的深层语义表示，进而提取出关键字。
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