TF-IDF适合短文本、规则语料，计算快、可解释性强；TextRank基于图排序，更贴合语义，适合长文本与专业领域。选择取决于文本特点：重速度与复现选TF-IDF，重语义与专业性选TextRank，清洗与参数调优至关重要。
Python做文本关键词提取，常用方法是TF-IDF和TextRank——前者基于统计，适合短文本、规则语料；后者基于图排序，更贴近人类阅读逻辑，对长文本、语义连贯性要求高的场景效果更好。选哪个不绝对，关键看你的文本特点和用途。
TF-IDF（词频-逆文档频率）衡量一个词在当前文档中的重要程度：词频高 + 在其他文档中少见 = 权重高。它不理解语义，但计算快、可解释性强，常用于搜索引擎初筛或特征工程。
TextRank把词语当作节点，共现关系（如窗口内相邻）当作边，跑PageRank算法打分。它不需要训练数据，能自动发现有代表性的、上下文支撑强的词，更适合新闻、报告、论文等长文本。
同一段技术文档，TF-IDF可能抽出“Python”“代码”“实现”这类通用词；TextRank更可能给出“随机森林”“特征工程”“AUC评估”等专业术语——因为它看重的是词在局部上下文里的“中心性”，不是孤立频率。
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基本上就这些。两种方法都不复杂，但容易忽略清洗和参数适配。动手跑一遍，对比输出，比看十篇理论更管用。
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