现有问题与挑战
文章的关键词通常具有以下三个特点：
1、可读性。关键词本身应该是有意义的词或者短语。例如，“我们约会吧”是有意义的短语，而“我们”则不是。2、相关性。关键词必须与文章的主题相关。例如，一篇介绍巴萨在德比中输给皇马的新闻，其中可能顺带提到了“中超联赛”这个关短语，这时就不希望这个短语被选取作为该新闻的关键词。3、覆盖度。关键词集合能对文章的主题有较好的覆盖度，不能只集中在文章的某个主题而忽略了文章的其他主题。
从上述三个特点，可以看到关键词标注算法的要求以及面临的挑战：a.新词发现以及短语识别问题，怎样快速识别出网络上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍惜…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的词语都可以作为候选；c.怎么计算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
目前，关键词自动标注方法分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选取若干词语作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词语作为关键词。
关键词分配算法需要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且耗时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些词语作为标签词，当文章中没有质量较高的词语时，这类方法就无能为力了。为了解决上述这些问题和挑战，我们设计了层次化关键词自动标注算法.
关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种：
这里是引用
无监督关键词抽取算法可以分为三大类，基于统计特征的关键词抽取、基于词图模型的关键词抽取和基于主题模型的关键词抽取。
