中文文本关键词抽取算法：基于词频-逆文档频率、位置、长度、跨度和标题特征

1. 词频-逆文档频率特征

词频-逆文档频率 (TF-IDF) 是一种常见的文本特征表示方法，可以衡量一个词在文本中的重要程度。在关键词抽取中，可以计算每个词在文本中的 TF-IDF 值，然后选取 TF-IDF 值较高的词作为关键词。

2. 位置特征

在文本中，一些词可能出现在文本的开头、结尾或者其他与众不同的位置，这些位置特征可以帮助区分关键词和非关键词。例如，在新闻标题中，关键词通常出现在标题的前面，因此可以给予标题前面的词更高的权重。

3. 长度特征

关键词通常具有一定的长度特征，例如一些专业术语或者人名通常比较长。因此，在关键词抽取中，可以考虑每个词的长度，然后给予长度较长的词更高的权重。

4. 词跨度特征

有些关键词可能由多个词组成，这些词可能在文本中的跨度比较大。例如，在一篇文章中，关于某个人物的描述可能分散在不同的段落中。在关键词抽取中，可以计算每个词的词跨度，然后给予跨度较大的词更高的权重。

5. 标题特征

在新闻标题中，往往包含了文章的主要内容和关键词。因此，在关键词抽取中，可以给予标题中的词更高的权重。同时，可以考虑标题中的位置特征和长度特征，进一步提高关键词的抽取效果。