建立关键词的程序(抽取层次:词)

正确答案是：C: Inverse Document Frequency (IDF)。

专业分析：
在自然语言处理（NLP）和信息检索中，自动建构关键词的方法有很多，其中一种常见且有效的方法是使用逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。

IDF 是一种统计方法，用于评估一个词在整个文档集合中的重要性。具体来说，它衡量的是一个词在多少文档中出现过。IDF 的计算公式通常为：

\[ \text{IDF}(t) = \log \left(\frac{N}{df(t)}\right) \]

其中：
- \( N \) 是文档集合中的文档总数。
- \( df(t) \) 是包含词 \( t \) 的文档数。

通过这种方法，常见的词（如“的”、“是”等）会得到较低的 IDF 值，因为它们在大多数文档中都出现。而那些较为罕见的词会得到较高的 IDF 值，表明它们在特定文档中更具代表性。

选项分析：
A: Controlled Vocabulary（控制字汇）——控制字汇是指预先定义的一组词汇，用于标准化和统一术语。这种方法通常用于特定领域的专业文献，但不适用于自动建构关键词。
B: Inversion of Terms（逐项反转）——这种方法并不是常见的关键词提取方法，通常用于特定的排序或索引技术。
C: Inverse Document Frequency (IDF)——如上所述，IDF 是一种常用且有效的关键词提取方法。
D: Full-Text Scanning——全文扫描是指对文档的全文进行处理和分析，但它本身不是一种特定的关键词提取方法。

综上所述，C: Inverse Document Frequency (IDF) 是正确答案。