在自然语言处理，关键词生成是一项经典但具有挑战性的任务。它需要从文档中自动生成一组具有代表性和特征性的单词。基于深度学习的序列到序列模型在这项任务中取得了显著的效果，弥补了以往关键词提取的一个严重缺陷：无法生成原始文本中不存在的关键词。由于结果更加实用，关键字生成方法逐渐超越了以往的提取方法，成为关键字提取任务的主流方法。首先梳理了关键字序列模型的发展过程，然后介绍了关键字序列生成方法的主要优缺点。最后，总结了关键词生成任务的评价方法，并对其未来的研究重点进行了展望。