基于深度学习的关键词提取方法是一种通过深度学习技术自动化地从文本中提取关键词的方法。其主要思路是利用深度学习模型对大量文本进行训练，从而学习出文本中的重要特征和关键信息，进而实现关键词提取。
目前，基于深度学习的关键词提取方法主要分为两种：基于神经网络的方法和基于词向量的方法。
基于神经网络的方法
基于神经网络的方法是基于深度学习的关键词提取方法之一，其主要思路是利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型对文本进行处理，提取出其中的关键信息。以下是基于神经网络的方法的一些常见模型：
1.TextCNN模型
TextCNN模型主要利用卷积神经网络对文本进行处理，从而提取出其中的关键信息。该模型主要包括卷积层、池化层和全连接层等组件，可以对文本进行快速且高效的处理。
2.RCNN模型
RCNN模型主要利用循环神经网络对文本进行处理，从而提取出其中的关键信息。该模型主要包括循环层、池化层和全连接层等组件，可以对文本进行全面、准确的处理。
3.Transformer模型
Transformer模型是一种新型的神经网络模型，其主要利用注意力机制对文本进行处理，从而提取出其中的关键信息。该模型主要包括多头注意力机制和全连接层等组件，可以对文本进行高效、准确的处理。
基于词向量的方法
基于词向量的方法是基于深度学习的关键词提取方法之一，其主要思路是利用预训练的词向量模型对文本进行处理，从而实现关键词提取。以下是基于词向量的方法的一些常见模型：
1.TF-IDF模型
TF-IDF模型是一种基于词频和逆文档频率的方法，用于评估一个词语对于一个文档集或者一个语料库中的一个文档的重要程度。它通过计算每个词在文档中出现的次数和该词在整个语料库中出现的次数，从而计算出每个词的重要性，最终实现关键词提取。
2.TextRank模型
TextRank模型是一种基于图的排序算法，用于评估一个单词在文本中的重要性。该模型通过构建单词之间的共现关系图，采用PageRank算法对单词进行排序，从而实现关键词提取。
3.Word2Vec模型
Word2Vec模型是一种预训练的词向量模型，用于将每个单词表示为一个向量。该模型通过学习单词之间的语义关系，将相似的单词映射到相似的向量空间中，从而实现关键词提取。
总的来说，基于神经网络的方法具有处理速度快、准确性高等优点。而基于词向量的方法具有计算速度快、可扩展性强等优点，两种方法均可用于搜索引擎、推荐系统、信息提取等多个领域，为企业和机构处理大量文本数据提供了有力的支持。
