答案 0 :(得分：2)
这对于计算机来说是一个非常难以解决的问题。让某人（否则？）手动完成它或者根本不完全这样做会容易得多。
如果你真的需要一台计算机来做这件事，我会前往优秀的 Python库NLTK ，它有很多这类工具（=自然语言）加工），使用起来很有趣。
例如，您可以计算单词的频率分布，然后搜索最常出现的较大（上面说5个字符）单词的最常见上位词，并将其用作关键字可能的提示。
然而，再一次，人类完成任务要容易得多。
答案 1 :(得分：1)
自动化，从文章中获取单词，将它们与黑名单相匹配，不要包含4个字符以下的单词。
此外，让用户手动编辑。因此，如果没有现有关键字，则只会自动生成。
这可以通过触发器或应用层来完成。
的问候， /吨
答案 2 :(得分：1)
如果我理解了这个问题，您就会有文字，并且您想要确定与文本最相关的关键字。
三种方法：
1）让用户输入关键字
2）文本的统计分析，例如，确定文本中比在整体语言中更常见的单词。信息检索上的任何好文本都会有一些算法。
3）如果您有一组已经分类的文档（可能以前由人类分类），那么您可以使用机器学习算法（可能是贝叶斯分类器）来训练系统对新文档进行分类。如果您让用户覆盖/更正建议的关键字，系统可以随时了解。
就个人而言，我会做＃3，因为它更具适应性。