本文介绍了多种无监督和监督的关键短语提取方法，如EmbedRank、KIEMP和PatternRank。这些方法通过不同模型和机制提升了提取性能，尤其在实时处理和多样性方面表现突出。研究还探讨了零-shot设置及基于预训练语言模型的提取器，发现ChatGPT在此任务上仍有改进空间。最后，提出了一种新的基于监督学习的方法，显示出较高的准确性和竞争力。

该研究介绍了一种无监督的方法，利用预训练的语言模型和信息最大化来提取文本中的关键词和关键短语。该方法解决了信息理论相关问题，并在文本压缩时提供了预期的最小二进制码长度。该方法在关键短语提取竞赛中表现良好。