Python库中还有哪些可以实现TF-IDF、TextRank和LSA三种算法的程序包，并通过实例实现关键词提取。

关于TF-IDF、TextRank和LSA三种算法实现关键词提取的Python程序包，常用的包有：

1. sklearn，它提供了TfidfVectorizer和CountVectorizer等工具，可以实现TF-IDF算法。同时，它也提供了LSA和LDA等主题模型算法。

2. nltk，它是Python自然语言处理的一个常用工具库，其中包含了TextRank算法的实现。

3. gensim，它是一个用于处理文本的Python工具库，提供了LSI(Latent Semantic Indexing，潜在语义分析)和LDA等算法实现。

4. jieba，它是一个中文分词工具库，支持TF-IDF算法。

这些工具库都提供了详细的文档和示例，可以很方便地实现关键词提取。例如，使用sklearn的TfidfVectorizer实现TF-IDF算法的关键词提取代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

texts = ['This is a text', 'Another text', 'Yet another text']
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

feature_names = vectorizer.get_feature_names()
doc = 0
feature_index = tfidf_matrix[doc,:].nonzero()[1]
tfidf_scores = zip(feature_index, [tfidf_matrix[doc,x] for x in feature_index])
top_keywords = sorted(tfidf_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]

print(top_keywords)

这段代码中，首先使用TfidfVectorizer将文本矩阵转换为TF-IDF矩阵，然后通过get_feature_names方法获取特征名列表，使用nonzero方法获取第0个文本的非零元素下标，通过zip将特征下标和对应的TF-IDF分数打包为元组。最后，使用sorted方法将元组按分数从大到小排序，并选择前5个元组，输出作为关键词。

类似地，使用gensim库的LSI算法实现关键词提取的代码如下：

from gensim import corpora
from gensim.models import LsiModel

texts = [['This', 'is', 'a', 'text'], ['Another', 'text'], ['Yet', 'another', 'text']]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

lsi_model = LsiModel(corpus, num_topics=2)
lsi_matrix = lsi_model[corpus]

doc = 0
top_keywords = sorted(lsi_matrix[doc], key=lambda x: -x[1])[:5]

print(top_keywords)

这段代码中，首先使用corpora.Dictionary将文本列表转换为词典，再使用doc2bow方法将每个文本转换为词袋向量表示。然后，使用LsiModel训练得到一个2维的LSI模型，对文本矩阵进行转换得到LSI矩阵。最后，使用sorted方法将LSI矩阵中第0个文本的元素按LSI分数从大到小排序，并选择前5个元素，输出作为关键词。

使用这些工具库，可以很方便地实现关键词提取并进行文本分析。