在自然语言处理领域，从文档中提取关键词是一项常见任务，旨在识别并突出文档中最重要的信息。以下是几种常用的关键词提取方法：
TF-IDF方法通过计算词语在文档集或语料库中的频率和文档间的重要性，评估每个词语的重要性。通过计算TF-IDF值，可有效提取关键词，帮助理解文档主旨。
TextRank算法利用图论原理，构建词语间的关联网络，计算每个词语的重要性得分，进而提取关键词。这种方法类似PageRank，通过相似性计算提高关键词提取的准确性。
RAKE算法结合停用词和词性标注，识别多词关键词，如短语和习语，以提高关键词提取的精度。这种方法能够更好地捕捉文档中的关键信息。
LDA算法作为主题模型，用于发现文档集中的潜在主题。通过分析主题中的高频词，可以提取关键词，辅助理解文档结构和内容。
智能文档抽取产品，如合合信息TextIn平台推出的智能文档抽取服务，提供了一种便捷高效的方法。该服务结合了文字识别、文档解析、文档检索和文本生成等关键技术，通过自研的垂直领域语义模型，实现了对未知事物的“零样本”抽取，降低了人工标注训练的需求，使得AI技术更易于应用。
智能文档抽取模块具有出色的泛化性，基于大量基础数据预训练，能够兼容不同版式的文档，无需针对特定版式进行标注训练，直接开箱即用。它能够准确理解复杂版面，还原表格结构，准确抽取所需字段，包括承保险种、保险金额、绝对免赔额、保险费等。
该技术支持不同格式的文件，包括双层PDF、拍摄件、扫描件等，并能处理手写体、印章等不同元素。它不仅适用于单页非标卡证、票据、表单，如海外invoice、国际信用证等，也适用于长文档，如购销合同、借款合同、基金合同等。
智能文档抽取服务具备通用及领域知识，通过阅读和建模吸收知识，支持金融、政务、法律等不同行业，实现对复杂文本的理解和关键信息的抽取。例如，能够准确处理多样化的表述方式，推理出特定年份的指标值，甚至准确识别未直接出现的股票代码。
这些功能共同推动了非结构化数据治理和数智化升级，为社会各行各业的快速发展和创新提供了重要驱动力。
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