自然语言处理（NLP）中，关键字提取是一个重要的任务，目的是从文本中提取出能够表达文章主题或核心内容的词语。这些词语可以作为主题标签、文章摘要、搜索引擎中的关键词等，有助于文本的分类、检索和过滤。

关键字提取的方法可以分为有监督和无监督两类。有监督的方法需要标注语料库作为训练数据，通过分类器将文档分为不同的类别，然后提取每个类别中的关键词。无监督的方法不需要标注语料库，而是利用文本自身的信息进行关键词提取。

无监督的方法中，比较常用的有TF-IDF算法、TextRank算法和LDA算法等。TF-IDF算法是一种统计方法，通过计算词语在文档中出现的频率和在整个语料库中出现的频率，来评估该词语对于该文档的重要性。TextRank算法是一种基于图的排序算法，通过构建文本中的词图模型，对文本中的词语进行重要性评分。LDA算法是一种基于主题模型的算法，通过建立文档和主题之间的映射关系，来提取文档中的关键词。

在实际应用中，根据不同的需求和应用场景，可以选择不同的算法进行关键词提取。同时，对于复杂的多语言文本，还需要考虑语言的多样性对于关键词提取的影响，以及如何处理不同语言的文本数据等问题。