随着近些年深度学习的兴起，词语在计算机中的表示有了重大突破；而长期以来关键词提取算法均 以词语作为特征进行计算，效果并不理想。因此，本文提出了一种基于深度学习工具 word2vec 的 关键词提取算法。该算法首先使用 word2vec 将所有词语映射到一个更抽象的词向量空间中；然后 基于词向量计算词语之间的相似度，最终通过词语聚类得到文章关键词。实验表明该算法对于篇幅 长文章的关键词提取的准确率要明显高于其他算法