基於此，我想說的是，雖然關鍵詞提取的演算法很多，也很花哨，但是思路比較簡單，應當在寫Paper之前，或者開發技術應用之前，做好技術定位。另外，幾乎沒有論文回答最基礎的一個問題，什麼是關鍵詞？為什麼某些詞應當被提取出來給閱讀者看而另外一些詞應當忽略？哪些詞應當展示給使用者看？太多研究關注演算法的精度和效率，而忽視了關鍵詞的本質內涵。關鍵詞不是一個客觀存在的東西，而本身也是人為標註的，因此模型的評估和優化，本身也是一個主觀的東西。這種主觀的東西，不應當以演算法開發者的意志所左右，而是應當關注使用者的需求，想使用者之所想，把使用者真正關心的那些關鍵詞展示出來。因此，雖然關鍵詞提取演算法當前停滯不前，但是從使用者的角度重新去考慮關鍵詞的定義，把使用者的特徵與詞彙的特徵相結合，進行指標的構建（Statistical）或者規則模型的學習(Rule Based），或許是可以為關鍵詞提取演算法的未來研究提供新的發展契機。