自动控制论文关键词提取可通过以下技巧实现，结合统计方法、图算法和深度学习模型，确保关键词的准确性和代表性：

一、核心技巧与方法

1. 基于统计的方法

   • 词频统计 ：统计全文词频，去除停用词（如“的”“和”），选取前5-10个高频词。

   • TF-IDF ：通过词频-逆文档频率衡量词的重要性，Python的TfidfVectorizer可实现。

2. 基于图算法的TextRank

   • 将文本词作为节点，共现关系作为边，计算重要性。Python的gensim.summarization.keywords或spacy+pytextrank库可应用。

3. 深度学习模型

   • 使用预训练模型（如BERT、GPT）或专用工具（如KeyBERT）提取关键短语，需注意选择与控制领域相关的模型。

二、优化与注意事项

• 关键词筛选 ：排除生僻词、非核心术语，确保覆盖研究对象、方法、理论、问题四维度。

• 人工校对 ：自动提取结果需结合人工分析，避免关键词扎堆或分散，优先选择能代表核心的词汇。

• 工具选择 ：根据数据特点选择工具，如文本量大可选Gensim，需注意工具的权威性和适用性。

三、实用工具推荐

• 无需编程 ：Online Utility工具可快速提取高频词。

• 编程实现 ：Python的collections.Counter、TfidfVectorizer、gensim库等。

通过以上方法，可高效提取自动控制论文关键词，同时结合人工优化提升准确性。