建立关键词的程序(抽取层次:词) -  读取文献 -  分词(中文需要) -  利用 Suffix String 将 Word 重整至最基本字型(Stem Word)(英文需要) -  计算每个 Word 的IDF -  利用一个阀值(Threshold)    -  选出代表文献的关键词及其IDF    -  产生Stop Words由此，可以看出本题选C

在自然语言处理工作中，自动建构关键词时，经常采用的方法是Inverse Document Frequency (IDF)。因此，正确答案是：

C: Inverse Document Frequency (IDF)

专业分析如下：

1. **Inverse Document Frequency (IDF)**：
- IDF 是一种统计度量，旨在评估一个词在整个语料库中的重要性。IDF 的计算公式为：IDF(t) = log_e(Total number of documents / Number of documents with term t in it)。
- IDF 高的词通常在文档中出现频率低，但在特定文档中非常重要，因此适合作为关键词。
- 在TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型中，IDF 与词频（TF）结合使用，以确定每个词在文档中的重要性。

2. **Controlled Vocabulary（控制字汇）**：
- 这是指使用预定义的词汇表来标记和分类文档内容。虽然它有助于标准化，但它不是自动建构关键词的常用方法，因为它依赖于人工定义的词汇表。

3. **Inversion of Terms（逐项反转）**：
- 这不是一种常见的自然语言处理技术，通常与自动建构关键词无关。

4. **Full-Text Scanning**：
- 这指的是全文扫描技术，用于搜索和索引文档内容。虽然它可以用于获取文档中的所有词，但并不直接用于自动建构关键词。

综上所述，IDF 是自动建构关键词时经常采用的方法，因此选项C是正确的。