​​论文关键词提取的核心在于精准捕捉研究主题的核心术语，需结合算法工具与人工校验，确保学术性与检索效果的双重优化。​​ 以下是关键方法与实践要点：

1. ​​算法辅助提取​​
   使用TF-IDF、LDA主题模型或BERT等深度学习技术，自动分析文本词频与语义关联。例如，TF-IDF通过计算词的重要性剔除常见词，而LDA可识别潜在主题分布，提取代表性术语。工具如CiteSpace还能可视化关键词网络，辅助发现研究热点。

2. ​​人工校验与专家介入​​
   算法结果需经领域专家审核，补充专业术语或修正偏差。例如，医学论文需确保关键词符合《MeSH》等规范词库，避免口语化表达。

3. ​​动态更新与趋势跟踪​​
   对比不同时间段的关键词变化，捕捉新兴研究方向。设置时间窗口分析文献，如近5年“景观绩效”研究从“生态评估”转向“社会效益”。

4. ​​SEO优化布局​​
   标题和摘要优先嵌入核心关键词，正文均匀分布同义词（如“垃圾分类”与“废弃物管理”），密度控制在1%-2%。避免堆砌，保持自然语境。

5. ​​多维度数据清洗​​
   剔除重复或无关文献，统一术语格式（如APA标准），确保数据库兼容性。例如，合并“AI”与“人工智能”为规范表述。

​​提示：​​ 综合算法效率与人工判断，定期更新关键词策略，适配学术数据库与搜索引擎的双重需求。