根据您提供的文本内容，这里主要讨论了关键词提取的方法和算法，

1. 基于词图模型的关键词提取
2. 构建文档的语言网络图，然后通过网络图分析，寻找具有重要作用的词或短语作为关键词。

3. 使用词跨度作为提取关键词的方法，以减少文本中的噪声。

4. 基于统计特征的关键词提取

5. 使用TF和TF-IDF方法来提取关键词。

6. 这些方法考虑了单词在文档中的频率和在语料库中的分布。

7. 基于主题模型的关键词提取

8. 使用LDA等主题模型来提取关键词。

9. 这种方法通过识别文档中的潜在主题来提取关键词。

10. 中文文本的关键词提取

    

11. 对于中文文本，常用的方法包括基于TF-IDF和基于TextRank。

12. 系统可能会采用改进的词法分析技术，如基于动词、虚词和停用词的分词方法。

13. 基于图模型的关键词提取

14. 构建词句的拓扑结构图，对词句进行排序，然后提取最重要的词作为关键词。

15. 基于深度学习的关键词提取

16. 使用word2vec等技术来改进传统的关键词提取方法。

17. 有监督的提取方法通过构建词表并判断文档与词表中每个词的匹配程度来提取关键词。

18. 自动文摘方法

19. 抽取式自动文摘：通过提取文档中已存在的关键词和句子形成摘要。
20. 生成式自动文摘：通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术形成摘要。

这些方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。