关键词自动提取是一个文本信息处理的任务，可以使用多种工具来进行自动提取关键词，包括但不限于以下几种：

1. 基于统计的方法：使用词频统计、TF-IDF（词频-逆文档频率）等统计方法，常见的工具包括NLTK（Natural Language Toolkit）、Gensim等。

2. 基于规则的方法：设计一些规则来过滤和提取关键词，例如基于词性标注、命名实体识别等，常见的工具包括Stanford NLP、spaCy等。

3. 基于机器学习的方法：使用机器学习算法来训练模型进行关键词提取，常见的工具包括TextRank、Rake等。

4. 基于深度学习的方法：使用深度学习模型来提取关键词，例如基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，常见的工具包括BERT、GPT等。需要根据具体的需求和数据特点选择适合的工具，不同的工具可能在关键词提取的效果和性能上有一定差异。