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。
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。
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。
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。
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。
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