1、使用专门的关键词提取工具，如TextRank，TF-IDF等算法，这些工具可通过将文章转为结构、计算权重等方式找出关键词。
2、关键词，换言之，也是选题的核心术语，对其提取是选题的首要任务。关键词提取至少遵循如下原则：
3、)组合性原则，即旧概念组合为新概念，指两个或以上具有概念交叉关系的概念组配，表达一个专指概念，如“汉译组构”是由“汉译作品”“组织”“构建”三个概念组合而成的专指概念；
4、在“数据”选项卡上，单击“筛选”按钮。
5、**基于统计的方法**：
6、)专指性原则，即一词一语准确表达一专指性概念，此时不用其上位词或下位词，如研究“变译”或“全译”时，就不能写其上位概念“翻译”等；
7、首先，可以利用Excel的“数据”选项卡中的“从文本”功能将文件夹里的数据导入到Excel表格中。
8、使用自然语言处理工具，如jieba分词，NLTK等，将文章分词并去除停用词。统计词频，出现频率高的词即为关键词。
9、-**关键词提取规则**：根据语言学规则和先验知识，定义一些关键词的特征，如词性、共现频率等，然后根据这些规则提取关键词。
10、关键词提取原则：
11、Excel还提供了一些高级筛选的功能，可以更加精确地筛选出目标数据。在筛选完成后，可以对筛选结果进行进一步的加工和处理，例如计算统计数据、制作表等等。在日常办公中，这种数据提取和筛选功能对于处理海量数据非常有用，能够大大提高工作效率。
12、-**词频（TermFrequency）**：直接统计词在文档中出现的频率，但不考虑其在其他文档中的出现情况。
13、打开Excel表格，单击“数据”选项卡，选择“来自文件”下的“来自文件夹”。
14、**基于机器学习的方法**：
15、**基于规则的方法**：
16、接下来，您可以使用Excel的筛选功能来选择包含关键字的数据。
17、-**TextRank**：将文本视为，词作为节点，共现关系作为边，然后使用算法（如PageRank）来找出最重要的节点，即关键词。
18、在下一个对话框中，选择要提取的数据文件类型，然后单击“导入”。
19、手动阅读文章，并标注出频繁出现的关键词，然后根据文章内容和主题进一步筛选关键词。此方法虽然不如自动化工具快速，但对于某些具有特殊领域背景知识的文章，手动提取关键词可能更加准确。
20、-**随机森林**：通过构建多个决策树来预测关键词，然后选择最重要的特征作为关键词。
21、在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的需求、可用的数据量以及计算资源。对于新闻文本，通常会结合多种方法来提高关键词提取的准确性和效率。此外，关键词提取也可以作为信息检索系统中的一个预处理步骤，帮助用户快速找到感兴趣的新闻内容。
22、-**神经**：使用深度学习模型，如循环神经（RNN）、长短期记忆（LSTM）或Transformer模型，来自动学习和提取关键词。
23、-**词频-逆文档频率（TF-IDF）**：计算每个词在文档中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，以找出重要的词汇。
24、在出现的下拉列表中，选择您要筛选的列。
25、**混合方法**：
26、新闻提取关键词是信息检索和文本挖掘中的一个重要任务，它涉及到从新闻文本中自动识别出最重要的词汇或短语。以下是一些常见的新闻提取关键词的方法：
27、在下拉列表中，选择“文本筛选”，然后输入要查找的关键字。单击“确定”按钮。符合条件的数据将被选中。
28、要实现提取文件夹里的数据并选出关键字，可以通过Excel的数据导入功能，将文件夹中的数据导入到Excel中。然后使用Excel的筛选功能，找到包含关键字的行或列，并将它们选中。
29、)相关性原则，即参与组配的概念是与选题的核心概念关系最密切、最邻近的概念，以免越级组配；
30、)明晰性原则，即组配结果要求所表达的概念清楚、确切，术语化程度很高，这一关键词有时需要在题解中专门定义和界定，做出解释。
31、在弹出的对话框中，选择要提取数据的文件夹，然后单击“确定”。
32、在弹出的对话框中，选择要提取的数据范围，然后单击“确定”。数据将被导入到Excel表格中。
33、有以下几种方法可以快速提取一篇文章的关键词：
34、-**支持向量机（SVM）**：使用SVM分类器来识别关键词，通常需要大量的标注数据进行训练。
35、**基于的方法**：
36、然后，可以使用Excel的筛选功能，在“查找和选择”中选择“筛选”并输入关键字，即可选出包含该关键字的数据。
37、-结合以上多种方法，先使用一种方法提取初步关键词，然后通过另一种方法进行优化或筛选。
38、另外，也可以使用Excel的“条件格式”功能，将包含关键字的单元格以特定颜色标记。这些功能可以方便地提取出文件夹里面的数据并选出关键字，提高工作效率。
