从给定文件内容中，我们可以提取和展开以下IT领域的知识点：
1. 自动关键词提取技术的重要性
自动关键词提取技术在信息检索、文本挖掘、信息处理等领域有广泛应用。随着互联网尤其是万维网（WWW）的爆炸性增长，人们面临着大量信息的获取和识别挑战。关键词的自动提取可以帮助快速定位文档的主题或内容，反映文本的专题结构。
2. 基于内容的度量方法
基于内容的度量方法对于自动提取关键词至关重要。这类方法超越了单纯词汇关系或句子间关系，着重于评估词汇在文档中的权重、对文档分类的贡献以及覆盖范围。对于词汇在文档中的权重，可以使用拉普拉斯定律（Laplace's law）进行计算。对于词汇对文档分类的影响，可以基于平均互信息（average mutual information）的概念进行评估。此外，提出了一种新的概念——语义凝聚度（semantic coacervation degree）作为衡量词汇覆盖文档程度的标准。
3. 关键词提取的算法实现
为了解决关键词提取问题，本研究提出了分支限界算法（branch and bound algorithm），以寻找能够最大化覆盖范围的最小关键词集。通过逐一处理这些基于内容的度量方法，可以自动地从文档中提取所需的关键词。
4. 实验结果与评价
研究者通过实验结果证明了所提方法的效率和可行性。这些方法不仅能够准确有效地提取关键词，还能够保证结果的直观性和可解释性。
5. 关键词的概念和作用
在文档中，关键词是表示主题或内容的重要词汇。提取自文档的关键词可用来反映文本的主题结构，为信息检索等提供便利。
6. 关于引用的说明
文件内容提到了一些文献引用，例如 ComputSystSci&Eng(2011)2:133–145，表明这篇论文可能引用了或参考了相关的研究，进一步说明了自动关键词提取研究的学术背景和现状。
7. 研究论文的结构和格式
文章的结构通常包括引言（Introduction）、方法论（Methodology）、结果与讨论（Results and Discussion）、以及结论（Conclusion）。在引言部分，作者会介绍研究的背景、动机、目的和意义。这在给定内容中有所体现，其中强调了关键词提取在当前信息处理领域中的重要性及其面临的挑战。
8. 文献标识和出版信息
提及的 ©2011CRLPublishingLtdInternationalJournalofComputerSystemsScience&Engineering 指明了该研究论文是在2011年由CRL Publishing Ltd出版的《国际计算机系统科学与工程杂志》上发表的。这为读者提供了论文的出版背景以及相关学术领域的参考。
通过以上知识点的解析，我们可以更深入地理解自动从文档中提取关键词这一技术的复杂性和其在信息检索领域中的应用。
