在体育新闻文本中提取关键词可以使用以下技术：

1. 领域词典：

通过构建体育领域的词汇表，将其中的词语作为关键词，可以较好地提取体育新闻中的关键词。

就当下的研究情况，国内外有哪些体育领域的词汇表http://t.csdn.cn/RFASm

2. TF-IDF算法：

根据体育新闻中各个词汇的出现频率和在整个语料库中的重要性，计算每个词汇的TF-IDF值，从而提取关键词。

3. TextRank算法：

通过构建体育新闻中词汇之间的共现关系，使用TextRank算法计算每个词汇的重要性，从而提取关键词。

4. LDA算法：

利用LDA算法从体育新闻中提取主题，然后根据主题中的关键词提取出体育新闻中的关键词。

5. 深度学习模型：

可以使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），对体育新闻进行建模，从而提取出其中的关键词。

6.需要根据实际情况选择合适的技术：

如果已有足够的体育词汇表，可以优先考虑使用领域词典。

如果文本数据量较大，可以使用TF-IDF或TextRank算法。

如果想要提取体育新闻中的主题，可以考虑使用LDA算法。

如果想要利用深度学习模型提取关键词，则需要有足够的训练数据和计算资源。