一、中心词获取失败的原因

1. 数据库不完整：如果没有涵盖全部领域的词汇库，而又要求对各领域的文档进行全面且精准的关键词提取，那么中心词提取的成功率将大大降低。

2. 不同领域的文本语言不同：由于语言的不同，同一词语在不同领域的文本中可能具有不同的含义，这就导致了中心词提取失败的情况。

3. 文本噪声干扰：文本中夹杂大量的噪声、停止词或本意不明的词汇，这些噪声的存在将干扰中心词的提取。

4. 模型不适用：由于模型的限制性，一些情况下可能无法处理一些文本，例如短文本、高频词或语法和句法结构复杂的文本。

二、中心词获取失败的应对措施

1. 提供更全面的词汇库：构建一个包含各领域常见的关键词的大型词库是一个解决方案，这会提供更多的文本上下文信息。

2. 对特定领域进行定制化的处理：对于不同领域的文本，采用不同的提取方式，提升中心词提取的准确性。

3. 对文本进行有效的预处理：通过过滤掉噪声、停用词等无关词语，减少干扰，提高中心词提取的成功率。

4. 使用更加准确的模型：可以采用深度学习的模型进行中心词提取，因为深度学习模型在处理文本方面有更高的精确度和泛化能力。

综上，中心词提取是一个值得研究的领域，实现准确的中心词提取可以对文本的理解、分类、聚类等领域带来重要的应用。