1. 文本理解和主题识别：在自然语言处理中，关键词帮助快速把握文本的核心内容和主题。例如，在学术论文中，关键词提供论文研究焦点的快速概览，使读者和研究者能够迅速判断文章的相关性和重要性。
2. 信息检索与搜索引擎优化：在互联网搜索场景中，关键词是搜索引擎理解用户查询意图的关键。用户输入的关键词与网页上的关键词匹配度越高，该网页在要求中的排名越靠前，从而提高可见性和访问量。
3. 新闻报道与媒体分析：在新闻领域，关键词提取对于新闻分类、自动摘要和个性化推荐至关重要。通过自动识别新闻中的关键词，系统可以将相似主题的新闻归类，为读者提供定制化内容，同时用于新闻趋势分析。
4. 文本分析与研究：在描述性翻译研究中，关键词如“翻译规范”、“翻译策略”等，揭示了研究的热点和趋势。这些关键词帮助学者把握领域内的重点和未来方向，促进更深入的研究。
5. 文本摘要与自动化编辑：关键词提取技术可以辅助生成文本摘要，通过挑选出*能代表文章内容的词语或短语，为用户提供文章的精简版本，尤其是在处理大量信息时，如新闻聚合应用。
6. 停用词与新词发现：在处理描述性文本时，去除如“和”、“但是”等不携带特定信息的停用词，同时识别新词和短语（如网络流行语），有助于提高关键词的准确性和相关性。
7. 文本分类与聚类：在文本分类任务中，关键词作为特征，帮助算法学习不同文本类别的区别。在聚类分析中，相似关键词的出现频率可以用来组织和分组文本，揭示文本间的内在联系。
8. 个性化推荐系统：基于用户阅读历史中的关键词，推荐系统可以提供更加个性化的资讯、商品或服务推荐，满足用户的特定兴趣和需求。
9. 文本情感分析：虽然关键词提取本身不直接涉及情感分析，但特定关键词的出现频率和组合可以间接指示文本的情感倾向，为情感分析提供线索。
10. 语料库建设和研究：在构建描述性翻译等领域的语料库时，关键词被用来标记和索引文档，便于后续的学术研究和数据分析。
关键词在描述性文本中的应用广泛且深入，不仅简化了信息的处理和理解过程，还促进了信息的高效传播和利用。
