在NLP中，关键词提取是指从文本中提取出最具代表性和信息丰富性的关键词或短语。以下是一些常用的关键词提取方法：

  1. 基于词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）的方法：这是一种基础的方法，通过计算词在文本中的出现频率以及在整个文集中的逆文档频率来确定关键词的重要性。

  2. TextRank算法：这是一种基于图论的算法，借鉴了PageRank算法。它将文本中的句子或单词表示为图中的节点，通过计算节点之间的权重以及节点的重要性来确定关键词。

  3. TF-IDF算法：这是一种常用的关键词提取算法。它结合了词频和逆文档频率，通过计算一个词的TF-IDF值来确定关键词的重要程度。

  4. 主题模型：主题模型是一种用于发现文本背后潜在主题的统计模型。通过使用主题模型，可以从文本中抽取出主题词作为关键词。常用的主题模型包括LDA（Latent Dirichlet Allocation）和LSI（Latent Semantic Indexing）等。

  5. 基于机器学习的方法：这些方法使用机器学习算法来训练分类模型，通过预测文本中是否包含关键词来进行关键词提取。常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。

  以上是一些常见的关键词提取方法，不同方法适用于不同的任务和数据集。在具体应用中，可以根据需要选择合适的方法进行关键词提取。