要从海量文本中筛选出关键描述性词汇， 需要进行分词处理。分词是将连续的自然语言文本切割成若干个有意义的词汇单元，这是文本关键词提取的基础。

接下来，可以采用以下方法进行关键词提取：

1. 基于规则的方法：这种方法主要依赖于预定义的词库和语法规则，通过匹配算法对文档中的词汇进行筛选。例如，可以设定一些高频词汇作为停用词，去除"的"、"了"等无实际意义的词汇。

2. 基于统计的方法：利用TF-IDF、TextRank等算法，根据词汇在文本中的出现频率和重要性进行评分，筛选出得分较高的词汇。这种方法适用于处理大规模文本数据。

3. 无监督的方法：不需要人工标注的语料，通过发现文本中比较重要的词作为关键词。常见的无监督算法包括共现分析、主题模型等。

在筛选过程中，应重点关注以下特征：

1. 描述性语言：分析文本中的形容词、副词等修饰性词汇，这些词汇通常能直接反映文本的核心特征。

2. 术语和专有名词：专业文本中的关键词往往包含行业术语和专有名词，这些词汇对理解文本主题至关重要。

3. 高频词汇：在去除停用词后，文本中频繁出现的词汇通常与主题密切相关。

处理海量文本时，需要考虑效率问题。可以采用分布式计算框架如Spark进行并行处理，或者利用自然语言处理工具包如NLTK、spaCy等简化开发过程。同时，建议结合领域知识进行人工筛选，以提高关键词的准确度。