1、-**支持向量机（SVM）**：使用SVM分类器来识别关键词，通常需要大量的标注数据进行训练。
2、**基于的方法**：
3、主要有两种，一种是基于统计的方法，另一种是基于自然语言处理技术的方法。
4、-**词频（TermFrequency）**：直接统计词在文档中出现的频率，但不考虑其在其他文档中的出现情况。
5、-**关键词提取规则**：根据语言学规则和先验知识，定义一些关键词的特征，如词性、共现频率等，然后根据这些规则提取关键词。
6、**基于规则的方法**：
7、**基于统计的方法**：
8、在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的需求、可用的数据量以及计算资源。对于新闻文本，通常会结合多种方法来提高关键词提取的准确性和效率。此外，关键词提取也可以作为信息检索系统中的一个预处理步骤，帮助用户快速找到感兴趣的新闻内容。
9、)明晰性原则，即组配结果要求所表达的概念清楚、确切，术语化程度很高，这一关键词有时需要在题解中专门定义和界定，做出解释。
10、-结合以上多种方法，先使用一种方法提取初步关键词，然后通过另一种方法进行优化或筛选。
11、需要概括归纳，对于数据型材料和案例性材料，考生就不能直接抄取，需通过材料给出的相关信息，概括归纳出其背后的隐形内容，方可作为答案;
12、手动阅读文章，并标注出频繁出现的关键词，然后根据文章内容和主题进一步筛选关键词。此方法虽然不如自动化工具快速，但对于某些具有特殊领域背景知识的文章，手动提取关键词可能更加准确。
13、此外，还可以结合领域知识和人工干预来进行关键词的提取。
14、关键词提取的目的是为了快速了解文本主题和内容，帮助人们更快速有效地处理和理解大量文本信息。
15、基于统计的方法通常是通过统计语料中出现频率较高的词语作为关键词，例如TF-IDF算法就是一种常用的基于统计的提取关键词方法。
16、)专指性原则，即一词一语准确表达一专指性概念，此时不用其上位词或下位词，如研究“变译”或“全译”时，就不能写其上位概念“翻译”等；
17、要提取关键字，可以使用自然语言处理技术。首先，它可以使用分词算法将文本拆分成单词或短语。然后，它可以使用词频统计来确定哪些词在文本中出现频率较高。此外，它还可以使用词性标注来识别名词、动词等关键词。另外，AI还可以使用文本摘要算法来提取文本的主要内容。综合利用这些技术，AI可以准确地提取出关键字，帮助用户更好地理解和处理文本数据。
18、使用自然语言处理工具，如jieba分词，NLTK等，将文章分词并去除停用词。统计词频，出现频率高的词即为关键词。
19、**混合方法**：
20、有以下几种方法可以快速提取一篇文章的关键词：
21、-**TextRank**：将文本视为，词作为节点，共现关系作为边，然后使用算法（如PageRank）来找出最重要的节点，即关键词。
22、新闻提取关键词是信息检索和文本挖掘中的一个重要任务，它涉及到从新闻文本中自动识别出最重要的词汇或短语。以下是一些常见的新闻提取关键词的方法：
23、)相关性原则，即参与组配的概念是与选题的核心概念关系最密切、最邻近的概念，以免越级组配；
24、**基于机器学习的方法**：
25、使用专门的关键词提取工具，如TextRank，TF-IDF等算法，这些工具可通过将文章转为结构、计算权重等方式找出关键词。
26、-**随机森林**：通过构建多个决策树来预测关键词，然后选择最重要的特征作为关键词。
27、)组合性原则，即旧概念组合为新概念，指两个或以上具有概念交叉关系的概念组配，表达一个专指概念，如“汉译组构”是由“汉译作品”“组织”“构建”三个概念组合而成的专指概念；
28、关键词，换言之，也是选题的核心术语，对其提取是选题的首要任务。关键词提取至少遵循如下原则：
29、-**词频-逆文档频率（TF-IDF）**：计算每个词在文档中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，以找出重要的词汇。
30、-**神经**：使用深度学习模型，如循环神经（RNN）、长短期记忆（LSTM）或Transformer模型，来自动学习和提取关键词。
31、而基于自然语言处理技术的方法则可以更加精准地识别语义信息，常用的有LDA主题模型、TextRank算法等。
32、摘抄整合，对于申论材料中的观点性材料或者理论性材料，考生可以直接抄下来，经过简答整合后便是问题的答案了;
33、分析推理，部分题目明确要求就材料中某一观点，现象作出分析，这就需要考生结合材料分析出答案。