给定一个文章，提取其中的关键词，并按照重要性排序。
要提取文章中的关键词并按照重要性排序，通常需要使用自然语言处理技术，包括词频统计、TF-IDF分析、LDA主题建模等方法来实现。具体流程可分为以下几个步骤：

1. 对文章进行分词，将文本切分成单词或短语。
2. 对分词后的文本中进行词频统计，选取出现频率较高的单词或短语作为备选关键词。
3. 使用TF-IDF算法进行关键词的筛选和排序，TF-IDF值反映一个单词在文本中的频率和重要性，通常情况下出现频率较高、但在其他文本中出现较少的单词具有更高的TF-IDF值。
4. 如果需要更加准确地抽取文章的主题，则可以使用LDA主题建模算法，将文章分为多个主题，再从每个主题中抽取关键词。

最终，根据关键词的TF-IDF值或主题含义，将关键词排序，得出文章中最重要的关键词。