随着网络信息化的高速发展,在全球信息量爆炸式增长的同时,新疆地区的数字信息化和网络化也在稳步推进,信息量的日益倍增,已使得传统手工筛选信息主旨和主题词的功效力不能及,在海量数据面前,如何快速、高效地帮助用户获得想要的信息,一直是人们探索的方向。文本挖掘中的关键词提取,无疑可以帮助人们达到事半功倍的效果。由于地域差异和技术的落后,成熟、公开而又实用的维吾尔文关键词提取方法一直未能成形,而这一方法的实现将对信息检索、舆情监控、搜索引擎等领域和政府、医疗、教育等部门的发展和服务起到重要的推动作用,因而维吾尔文关键词提取方法的实现具有重要的少数民族语言代表性和示范性。通过统计词序,并进一步进行词语组合,各影响因子的权重计算,对候选词进行综合权重计算和排序,过滤停用词、低频词,组合词过滤,并提取关键词。在进行多次过滤和加权之后,得到的关键词能够使读者通过这些词来识别文章主题和主要内容。把中文方法移植到维吾尔文单文本关键词提取过程中,并加入维吾尔文词干提取和停用词过滤等要素,在去除基于文本集的TFIDF算法而最大限度地降低对准确率的影响的同时,实现了基于综合特征加权的统计方法,成功地提取出了单文本维吾尔文关键词,由于摒弃了TFIDF算法,其效率也得到了大大的提升。实验表明,该方法对中文文本识别的准确率能保持在65%以上,对维吾尔文的提取的准确率在56%以上,同时对未标注的新词在一定程度上具有反馈意义。