请用python完成以下任务：1、由键盘输入一句中文短语。2、提取该短语中的数字并输出。3、利用机器学习算法提取该句中的关键词并与自建词典比对，输出比对结果。

好的，我来帮你解决这个问题。首先，我们需要安装一些依赖库，包括jieba和gensim。你可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba gensim

然后，我们可以按照以下步骤完成任务：

1. 由键盘输入一句中文短语：

phrase = input("请输入一句中文短语：")

2. 提取该短语中的数字并输出：

import re

# 使用正则表达式提取数字
nums = re.findall(r"\d+", phrase)

# 输出数字
print("短语中的数字为：", nums)

3. 利用机器学习算法提取该句中的关键词并与自建词典比对，输出比对结果：

import jieba
from gensim import corpora, models

# 加载自建词典
jieba.load_userdict("my_dict.txt")

# 分词
words = jieba.lcut(phrase)

# 去除停用词
stopwords = ["的", "了", "是", "在", "我", "你", "他"]
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 构建语料库
dictionary = corpora.Dictionary([words])
corpus = [dictionary.doc2bow(words)]

# 训练TF-IDF模型
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]

# 加载LDA模型
lda = models.LdaModel.load("my_lda_model")

# 提取关键词
keywords = [word for word, score in lda.show_topic(0, topn=10)]

# 输出比对结果
matched = [word for word in keywords if word in words]
print("关键词为：", matched)

其中，自建词典可以根据你的需求进行构建，保存在my_dict.txt文件中。LDA模型需要在预处理好的语料库上进行训练，保存在my_lda_model文件中。你也可以根据需要调整关键词的数量和匹配方式。