Просмотр информации в Интернете в повседневной жизни стал обычным занятием для пользователей компьютеров. Поскольку каждый день в Интернете публикуются тысячи интернет-новостей, эффективно найти и обобщить соответствующие документы сложно. Таким образом, метод извлечения ключевых слов или ключевых фраз используется для предоставления основного содержимого конкретной веб-страницы. В связи с такими потребностями использование ключевых слов позволяет читателю легко и быстро получить доступ к необходимой информации. В этой статье были протестированы алгоритмы Случайног леса и Экстремального повышения градиента, являющиеся алгоритмами машинного обучения. Результаты были получены на наборе данных 500N-KPCrowd, который состоит из новостного контента на английском языке, широко используемом в литературе, и сравнивались с результатами, полученными на наборах данных на казахском языке.  Для казахстанского набора данных самый высокий результат в литературе был достигнут с лучшим показателем F₁ равным 0,97. Для набора данных 500N-KPCrowd был получен лучший показатель F₁-0,70.