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：

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：

jieba分词系统中实现了两种关键词抽取算法，分别是基于TF-IDF关键词抽取算法和基于TextRank关键词抽取算法，两类算法均是无监督学习的算法，下面将会通过实例讲解介绍如何使用jieba分词的关键词抽取接口以及通过源码讲解其实现的原理。

下面将会依次介绍利用jieba分词系统中的TF-IDF及TextRank接口抽取关键词的过程。

基于TF-IDF算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，

控制台输出，

基于TextRank算法进行关键词抽取的示例代码如下所示，

控制台输出，

下面将会依次分析TF-IDF算法及TextRank算法的原理。