随着网络的不断发展，每天都会有海量的信息呈现出来。信息爆炸式的增长是当前计算机自然语言处理领域面临的既困难、又重要的问题。如何有效地掌控海量数据，并且准确识别、区分是否是人们所需要的信息，已经成为当今亟待解决的问题。所以提出关键词提取这一课题。文本关键词自动提取的处理技术可以广泛的应用于许多领域，如文本分类，信息反馈系统、网络信息过滤系统、信息检索、数字图书馆，自动文摘。本文采用基于TF统计和语法分析的关键词提取算法。这其中包含了中文分词、语法分析、句法分析、关键词提取等相关技术，主要研究内容如下：一、详细阐述了汉语关键词自动提取的相关理论、解决方案以及实验分析。并且提出在统计的基础上结合语法分析的关键词提取算法。二、详细介绍了中文分词技术，而且对分词歧义进行了总结。然后介绍一些当前比较成熟的分词算法，并且进行对比，通过实验数据选取结果明显优于其它算法的中科院分词系统作为本题目实验前期工作的工具。然后根据实际应用提出一种统计方法，对中科院的初步分词后的结果进一步划分。三、详细描述了目前比较流行的语法分析方法：基于规则和基于统计两种方法。进行规则和统计两种方法的对比，通过其他学者的研究、分析，最后采用两者结合的办法来建立树库。四、在句法分析算法方面，简单介绍了目前比较流行的方法，并且详细的描述当前公认的比较好的Chart算法。五、在语法分析、句法分析是通过宾夕法尼亚大学的Penn语料库，提取句子的组成结构信息。并且根据汉语语法实际应用情况，对句子成分划分等级分别赋予不同级别的值。六、最后是通过统计和语法分析相结合的办法，提出六种特征值作为权重的参数并对六种特征值进行详细讲解、分析。