正文：

在人工智能发展的背景下，文本分析成为数据处理的重要模块之一。本文将介绍一个简单的AI功能实现，通过文本输入获取关键词并计算频率，输出结果。该功能要求开发者实现文本分词、统计频率并呈现结果，具有良好的学习价值。

一、核心思想与实现思路
该功能的核心思想在于文本处理流程的简化与优化。具体实现步骤如下：
1. 输入文本处理：首先对用户输入的文本进行分词，将自然语言转化为词语和标点符号，例如”hello world”被分为[“hello”, “world”]。
2. 统计关键词出现频率：使用字典统计每个词出现的次数，例如统计hello出现1次，world出现1次。
3. 输出结果：将统计结果以指定格式呈现，例如输出”关键词：{关键词数量}，出现频率：{频率列表}”。

二、技术实现与代码示例
以下是使用Python实现该功能的完整代码示例：

from collections import Counter

def text_keyword_frequency(text):
    # 提取关键词
    words = text.split()
    freq = Counter(words)
    result = f"关键词：{len(freq)}, 出现频率：{freq}"
    return result

# 示例使用
input_text = "hello world"
output_result = text_keyword_frequency(input_text)
print(output_result)

在运行时，代码会输出：
关键词：2，出现频率：{hello:1, world:1}

该示例展示了如何使用Counter类统计频率，同时输出结果以指定格式呈现。该实现方式简单明了，无需依赖外部库，完全独立运行。

三、核心技术点与创新性
该实现过程涉及以下核心技术点：
1. 文本分词算法：使用split()方法将文本分解为词语和标点。
2. 统计频率：通过Counter类实现词频统计。
3. 格式化输出：根据指定格式输出结果。

该实现方式具有良好的学习价值，能够帮助开发者理解文本处理流程。同时，该功能在1~3天内可实现，符合技术实现的难度要求。

四、总结
通过本项目的实现，我们不仅学习了文本分析的基础知识，还掌握了如何将文本输入转化为可操作数据并统计关键词频率。该实现过程展示了文本处理的基本思路，具有良好的创新性和实用性，能够为后续的AI功能开发奠定基础。