关键词技术是文本信息处理的一项重要技术。目前，由于计算机在自然语言理解方面还有很大的不足，关键词提取是在进行文本自动摘要、文本自动分类、主题词提取、主题提取等凡是涉及到文本信息理解的工作时，都要应用到的一项关键技术。本论文详细介绍了一种基于Web页面的关键词与关键概念提取技术及其实验系统的设计与实现，并对该技术在搜索引擎中的应用进行了探讨。论文的核心内容包含以下三部分：首先，关键词提取系统介绍。围绕着Web页面的特殊性开始，依据Web页面不同于一般文本的特殊性，介绍了一种基于Web页面的关键词提取技术。该技术的实现充分利用了Web页面中的各种标记。然后，关键概念提取系统介绍。语言是一种不断发展的文化，新概念层出不穷，同时还存在很多人名、地名、机构名等专有名词。这些概念的存在影响了关键词的提取质量。从常用的N元语法入手，分析该方法存在的问题——N元截断效应，提出了一种基于上下文和互信息的关键概念提取方法。该方法的实现克服了N元算法的截断效应，实现了可变长的概念提取方法。同时，本文又结合规则选词的方法，对提取结果进行了优化，取得较好的实验效果。最后，论文对该技术在搜索引擎中的应用在理论进行了简单的探讨。通过对搜索引擎中“相关性（系统角度的相关性与用户角度的相关性）”问题的分析，提出了一种改进的系统角度的“相关性”模型，并对该模型的系统实现进行了构想与设计。