摘要
在处理大量中文文本数据时，关键词提取是一项非常重要的任务。无论是在信息检索、文本分类、主题分析还是其他NLP应用中，关键词都能为用户提供快速、准确的文本概述。因此，这一选题可能来源于对实际工作效率提升的需求。自然语言处理（NLP）是一个广泛且活跃的研究领域，关键词提取作为其中的一项关键技术，一直受到研究者的关注。对TF-IDF、TextRank和Word2Vec等方法的深入研究，可以帮助我们更好地理解这些算法的原理和应用。
随着深度学习等技术的快速发展，传统的关键词提取方法可能面临一些挑战。因此，研究并改进这些方法，以适应新的技术趋势，也是一个很好的选题来源。
在学习或教授Python编程、自然语言处理、机器学习等课程时，老师可能会为学生分配与关键词提取相关的项目或实践任务，以帮助学生将理论知识应用于实际场景中。综上所述，这一选题的来源可能是多方面的，包括实际应用需求、学术研究兴趣、技术发展趋势以及课程项目或实践任务等。
本文研究了基于Python的中文文本关键词提取技术，详细阐述了三种常用的关键词提取方法：基于TF-IDF的关键词提取、基于TextRank的关键词提取以及基于Word2Vec词聚类的关键词提取。针对网上关于Word2Vec词聚类方法资料不够清晰的问题，本文提供了详细的过程和步骤。通过理论与实践相结合的方式，展示了如何对专利文本（或其他类型文本）进行高效、准确的关键词提取，从而帮助读者快速理解文本信息。
关键词：TF-IDF；TextRank；Word2Vec；词聚类；关键词提取；中文文本处理；
目录
1 概述	
2 开发环境准备	
2.1 Python环境	
2.2 第三方模块	
3 数据准备	
3.1 样本语料	
3.2 停用词词典	
4 基于TF-IDF的文本关键词提取方法	
4.1 TF-IDF算法思想	
4.2 TF-IDF文本关键词提取方法流程	
4.3 代码实现	
5 基于TextRank的文本关键词提取方法	
5.1 PageRank算法思想	
5.2 TextRank算法思想	
5.3 代码实现	
6 基于Word2Vec词聚类的文本关键词提取方法	
6.1 Word2Vec词向量表示	
6.2 K-means聚类算法	
6.3 Word2Vec词聚类文本关键词提取方法流程	
6.4 代码实现	
7 结语