新闻提取关键词是信息检索和文本挖掘中的一个重要任务，它涉及到从新闻文本中自动识别出最重要的词汇或短语。以下是一些常见的新闻提取关键词的方法：

1. **基于统计的方法**：

- **词频-逆文档频率（TF-IDF）**：计算每个词在文档中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，以找出重要的词汇。

- **词频（Term Frequency）**：直接统计词在文档中出现的频率，但不考虑其在其他文档中的出现情况。

2. **基于机器学习的方法**：

- **支持向量机（SVM）**：使用SVM分类器来识别关键词，通常需要大量的标注数据进行训练。

- **随机森林**：通过构建多个决策树来预测关键词，然后选择最重要的特征作为关键词。

- **神经网络**：使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer模型，来自动学习和提取关键词。

3. **基于图的方法**：

- **TextRank**：将文本视为图，词作为节点，共现关系作为边，然后使用图算法（如PageRank）来找出最重要的节点，即关键词。

4. **基于规则的方法**：

- **关键词提取规则**：根据语言学规则和先验知识，定义一些关键词的特征，如词性、共现频率等，然后根据这些规则提取关键词。

5. **混合方法**：

- 结合以上多种方法，先使用一种方法提取初步关键词，然后通过另一种方法进行优化或筛选。

在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的需求、可用的数据量以及计算资源。对于新闻文本，通常会结合多种方法来提高关键词提取的准确性和效率。此外，关键词提取也可以作为信息检索系统中的一个预处理步骤，帮助用户快速找到感兴趣的新闻内容。