基于于统计特征的关键词抽取算法的思想是利用文档中词语的统计信息抽取文档的关键词。通常将文本经过预处理得到候选词语的集合，然后采用特征值量化的方式从候选集合中得到关键词。基于统计特征的关键词抽取方法的关键是采用什么样的特征值量化指标的方式，目前常用的有三类：
1基于词权重的特征量化
基于词权重的特征量化主要包括词性、词频、逆向文档频率、相对词频、词长等。
2基于词的文档位置的特征量化
这种特征量化方式是根据文章不同位置的句子对文档的重要性不同的假设来进行的。通常，文章的前N个词、后N个词、段首、段尾、标题、引言等位置的词具有代表性，这些词作为关键词可以表达整个的主题。
3基于词的关联信息的特征量化
词的关联信息是指词与词、词与文档的关联程度信息，包括互信息、hits值、贡献度、依存度、TF-IDF值等。
下面介绍几种常用的特征值量化指标。
词性
词性时通过分词、语法分析后得到的结果。现有的关键词中，绝大多数关键词为名词或者动名词。一般情况下，名词与其他词性相比更能表达一篇文章的主要思想。但是，词性作为特征量化的指标，一般与其他指标结合使用。
词频
词频表示一个词在文本中出现的频率。一般我们认为，如果一个词在文本中出现的越是频繁，那么这个词就越有可能作为文章的核心词。词频简单地统计了词在文本中出现的次数，但是，只依靠词频所得到的关键词有很大的不确定性，对于长度比较长的文本，这个方法会有很大的噪音。
位置信息
一般情况下，词出现的位置对于词来说有着很大的价值。例如，标题、摘要本身就是作者概括出的文章的中心思想，因此出现在这些地方的词具有一定的代表性，更可能成为关键词。但是，因为每个作者的习惯不同，写作方式不同，关键句子的位置也会有所不同，所以这也是一种很宽泛的得到关键词的方法，一般情况下不会单独使用。
互信息
互信息是信息论中概念，是变量之间相互依赖的度量。互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息的计算公式如下：