NLP關鍵字提取的方法有以下幾種：
基于統計的方法：這些方法通過統計文本中單詞的出現頻率或者詞語的共現信息來提取關鍵字。常見的方法包括TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）和基于共現矩陣的方法。
基于機器學習的方法：這些方法使用機器學習算法來識別關鍵字。常見的方法包括樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）、隨機森林等。
基于深度學習的方法：這些方法利用深度神經網絡模型來提取關鍵字。常見的方法包括循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、卷積神經網絡（CNN）等。
基于語義的方法：這些方法通過理解語義關系來提取關鍵字。常見的方法包括詞向量模型（如Word2Vec、GloVe）和主題模型（如Latent Dirichlet Allocation）。
基于規則的方法：這些方法使用預定義的規則或規則組合來提取關鍵字。常見的方法包括正則表達式、詞性標注和命名實體識別等。
需要根據具體的任務和數據來選擇適合的關鍵字提取方法。
