［目的/意义］面对海量的新闻文本，通过提取少量能表征其内容的关键词，来帮助用户快速掌握新闻内容，是关键词提取的首要任务。［方法/过程］本文以新时代人民日报分词语料库中部分语料作为研究对象，主要对比TF-IDF、TextRank、LDA、LSI、Rake、Yake六种无监督关键词抽取方法的抽取效果，并对抽取结果进行分析。［结果/结论］结果显示：在Pooling 评价方法下，TF-IDF 算法以及Yake 算法在大规模人民日报关键词提取任务中表现优，TextRank 算法性能尚可。另外，通过对政治、经济、社会类别下的关键词进行分析，可快速发现、梳理当月的重要事件。本文的研究可为新闻报刊语料的关键词提取分析提供参考。

欢迎阅读《文献与数据学报》！您是该文第1662位读者！