文章的表示具有不同的层次，由粗到细可分为类型（分类）、事件（主题）、代表词（关键词）等，关键词是文章表示的重要环节。文本的关键词可以被认为“浓缩”了整篇文章的主旨和要义，是一篇文章高度概括的自然语言表示形式。更加精准的文本关键词，可以为后续推荐系统带来更精准的文本内容特征、召回更高质量的同类型文章；同时，高质量的关键词也可以作为分类标签直接用于内容运营和用户推荐，提升编辑和运营同事的工作效率。文本关键词提取问题吸引了大量研究者的关注。从最简单的TF-IDF计算词语权重，到TextRank和LDA等无监督的方法，再到目前广泛使用的Seq2Seq等神经网络模型，无一不在关键词提取领域有着众多实践和探索。