1.TF-IDF

TF-IDF从词频、逆文档频次两个角度对词的重要性进行衡量，可以根据tf-idf值由大到小排序取前n个作为关键词。

传统的TF-IDF算法中，仅考虑了词的两个统计信息（出现频次、在多少个文档出现），因此，其对文本的信息利用程度显然也是很少的。

除了上面的信息外，在一个文本中还有许多信息能对关键词的提取起到很好的指导作用，例如每个词的词性、出现的位置等。在某些特定的场景中，如在传统的TF-IDF基础上，加上这些辅助信息，能对关键词提取的效果起到很好的提高作用：

在文本中，名词作为一种定义现实实体的词，带有更多的关键信息，如在关键词提取过程中，对名词赋予更高的权重，能使提取出来的关键词更合理。

此外，在某些场景中，文本的起始段落和末尾段落比起其他部分的文本更重要，如对出现在这些位置的词赋予更高的权重，也能提高关键词的提取效果。

算法本身的定义是死的，但是结合我们的应用场景，对算法进行合适的重塑及改造，使之更适应对应场景的应用环境，无疑能对我们想要得到的结果起到更好的指导作用。

2.TextRank

TextRank算法，基本思想来源于Google的PageRank算法，最早用于文档的自动摘要，基于句子维度的分析，利用TextRank对每个句子进行打分，挑选出分数最高的n个句子作为文档的关键句，以达到自动摘要的效果。

TextRank算法，可以脱离语料库的背景，仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词，即TextRank可以不用训练，直接根据单个文档就可以对关键词进行提取。这也是TextRank算法的一个重要特点。其他算法的关键词提取都要基于一个现成的语料库，如：

在TF-IDF中，需要统计每个词在语料库中的多少个文档有出现过，也就是逆文档频率；

主题模型的关键词提取算法，则是要通过对大规模文档的学习，来发现文档的隐含主题。

3. 主题模型

一般来说，TF-IDF算法和TextRank算法就能满足大部分关键词提取的任务。但是在某些场景，基于文档本身的关键词提取还不是非常足够，有些关键词并不一定会显式地出现在文档当中，如一篇讲动物生存环境的科普文，通篇介绍了狮子老虎鳄鱼等各种动物的情况，但是文中并没有显式地出现动物二字，这种情况下，前面的两种算法显然不能提取出动物这个隐含的主题信息，这时候就需要用到主题模型。

前面两种模型缺点：是直接根据词与文档的关系，对关键词进行抽取。这两种方法仅用到了文本中的统计信息，对文本中丰富的信息无法充分地进行利用，尤其是其中的语义信息，对文本关键词的抽取显然是一种非常有用的信息。

主题模型：与前面两种模型不同的是，主题模型认为在词与文档之间没有直接的联系，它们应当还有一个维度将它们串联起来，主题模型将这个维度称为主题。每个文档都应该对应着一个或多个的主题，而每个主题都会有对应的词分布，通过主题，就可以得到每个文档的词分布。

3.1 LSA/pLSA

相较于传统SVM模型（Space Vector Model，空间向量模型）对语义信息利用的缺乏，LSA通过SVD（奇异值分解）将词、文档映射到一个低维的语义空间，挖掘出词、文档的浅层语义信息，从而对词、文档进行更本质地表达。这也反映了LSA的优点，可以映射到低维的空间，并在有限利用文本语义信息的同时，大大降低计算的代价，提高分析质量。

LSA是通过SVD这一暴力的方法，简单直接地求解出近似的word-topic-document分布信息。但是其作为一个初级的主题模型，仍然存在着许多的不足。其中主要的缺点是：

1. SVD的计算复杂度非常高，特征空间维度较大的，计算效率十分低下。

2. 另外，LSA得到的分布信息是基于已有数据集的，当一个新的文档进入到已有的特征空间时，需要对整个空间重新训练，以得到加入新文档后对应的分布信息。

3. 除此之外，LSA还存在着对词的频率分布不敏感、物理解释性薄弱等问题。

为了解决这些问题，学者们在LSA的基础上进行了改进，提出了pLSA算法，通过使用EM算法对分布信息进行拟合替代了使用SVD进行暴力破解，从一定程度上解决了LSA的部分缺陷，但是LSA仍有较多不足。通过不断探索，学者们又在pLSA的基础上，引入了贝叶斯模型，实现了现在topic model的主流方法——LDA（LatentDirichlet Allocation，隐含狄利克雷分布）。