本发明公开了一种基于WS小世界模型的关键词提取方法。获取评论文本数据，对其进行数据清洗，得到文本的目标语句；再对目标语句进行预处理，得到候选词；其次将目标语句的候选词集中的候选词作为WS模型中的节点，构建语句词语网络图G，获取词语的WS特征参数；获取候选词的词性、位置、TF‑IDF特征参数；最后根据所获得的WS特征参数和其他特征参数，计算候选词的最终权重，关键词设定为最终权重由高到低排序前N的候选词。与现有技术相比，本发明将WS小世界模型与词性、位置、TF‑IDF等特征相融合，不仅能够反映语言组织结构中深层次的元素间的相关性，而且综合考虑了词语的其他特征，使其较好地提取短文本关键词，提高短文本关键词提取的准确性。