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详细写丰富避免与其它论文重复：半监督方式利用少量的训练数据来构建关键词抽取模型然后使用模型对新的文本进行关键词提取并人工过滤关键词加入训练集重新训练模型9。无监督方式则是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关键词抽取10。

在中文文本分类任务中，我们可以使用半监督和无监督两种方式进行关键词抽取。其中，半监督方式利用少量的训练数据来构建关键词抽取模型，该模型能够自动提取文本中的关键词信息。然后，我们可以使用该模型对新的文本进行关键词提取，得到新的关键词列表。接下来，我们需要对这些关键词进行人工过滤，只保留与任务相关的关键词，并将其加入训练集中，重新训练模型，提高模型的准确性和泛化能力。

另一种无监督方式则是利用文本语言特点发现其中比较重要的词作为关键词，进行关键词抽取。这种方法不需要使用任何标注数据，只需要对文本进行简单的预处理，如分词、去停用词等。通过分析词语之间的关系，我们可以找到一些比较频繁出现的词语，认为它们是文本的关键词。这种方法的优点是简单、易于实现，但是其抽取的关键词可能会存在一定的误差，需要根据具体任务进行调整和优化。

综上所述，我们可以根据具体任务的需求选择适合的关键词抽取方法，以提高文本分类的准确性和效率。