En los archivos textuales multilingües, la disponibilidad de anotación textual, es decir, palabras clave asociadas manual o automáticamente con textos, es algo que vale la pena explotar para mejorar la experiencia del usuario y la navegación, búsqueda y visualización exitosas. Por lo tanto, es necesario estudiar y desarrollar herramientas para esta explotación. El documento tiene como objetivo definir modelos y herramientas para manejar anotaciones textuales, en nuestro caso palabras clave de una biblioteca científica. Con el trasfondo de PLN, se presentan enfoques de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Nos permiten, de manera supervisada y no supervisada, aumentar la calidad de las palabras clave. Se abordan los diferentes pasos del proceso y se analizan, implementan, evalúan y comparan diferentes soluciones, utilizando métodos estadísticos, aprendizaje automático y redes neuronales artificiales según corresponda. Si es posible, también se compararán soluciones listas para usar. Los modelos se entrenan en diferentes conjuntos de datos ya disponibles o creados ad hoc con características comunes al conjunto de datos inicial. Se presentan, comentan y comparan los resultados obtenidos entre sí.