一名自然语言处理程序员正在写中文文本分类论文请你基于下面一段话重新组织语言写长一些：关键词提取技术处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本往往可以通过一些关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索对于文本关键词的依赖也很大关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此关键词提取在文本挖掘领域

在处理海量的文本文件时，关键词提取技术的重要性不容忽视。用户最关心的问题需要被提取出来，无论文本长度长短，通过一些关键词就可以窥探到整个文本的主题思想。此外，文本挖掘领域中的推荐系统和搜索系统对于文本关键词的依赖也很大，因此关键词提取的准确性直接影响着最终效果。因此，关键词提取是文本挖掘领域中非常重要的部分。关于文本的关键词提取方法，有监督、半监督和无监督三种方式。有监督方式将关键词抽取算法看作是二分类问题，需要提供已经标注好的训练预料，通过训练语料来训练关键词提取模型。半监督方式只需要少量的训练数据，利用这些数据构建关键词抽取模型，然后对新的文本进行关键词提取，再进行人工过滤并将过滤得到的关键词加入训练集重新训练模型。无监督方式则不需要人工标注的语料，利用文本语言特点发现其中比较重要的词作为关键词进行抽取。基于统计特征的关键词提取算法则是利用文档中词语的统计信息抽取文档的关键词。常用的特征值量化指标有基于词权重、基于词的文档位置和基于词的关联信息三种。基于词的文档位置的特征量化方式是根据文章不同位置的句子对文档的重要性不同的假设来进行的，通常文章的前N个词、后N个词、段首、段尾、标题、引言等位置的词具有代表性，这些词作为关键词可以表达整个的主题。基于词的关联信息的特征量化则是指词与词、词与文档的关联程度信息，包括互信息、hits值、贡献度、依存度、TF-IDF值等。