在信息爆炸时代，信息量呈几何级数增长。面对海量文本，如何快速掌握某篇文章的主题、把握作者思想，成为节约读者时间、提高阅读速度的关键问题。关键词作为文章主题和作者思想的体现能够有效解决该问题。然而，网络上的绝大部分文章并未提供关键词，如果对这些文本采取人工标引的方法进行关键词标注，不仅费时费力、效率低下，而且主观随意性比较大。因此，关键词自动提取的研究具有重要的现实意义。传统的关键词提取算法只注重文档的表层统计特性（如词频、词语位置、词语长度等），忽略文档的语义信息和结构信息，导致关键词语义和结构信息的缺失。而现有基于词语网络的关键词提取算法，虽然在一定程度上利用了文档的结构信息，但语义信息的利用依然不足，并且网络的构造过程过分依赖于分词的粒度。针对上述问题，本文对基于复杂网络的关键词提取进行了研究。首先针对传统词语网络构造过程中过分依赖分词粒度的不足，提出一种邻近名词合并的算法，在ICTCLAS初步分词的基础上利用提出的邻近词合并算法识别出名词短语，并将短语添加到分词词典中，然后对待处理文档重新进行分词；其次针对传统词语网络语义缺失的问题，在文本复杂网络的构建过程中利用知网对网络节点进行语义标注，为词语网络加入语义信息，然后利用改进的语义相似度计算方法计算节点间的相似度，合并相似节点；再次，在节点重要度计算过程中，提出一种综合考虑网络节点介数和节点加权中心度的综合权值公式。最后，根据提出的算法流程，设计并实现了一个基于复杂网络的关键词提取的原型系统，并对本文提出的各种算法进行了对比实验，结果表明本文提出的关键词提取方法获得了更好的抽取效果。