Research Article
Mutual-Attention Net: A Deep Attentional Neural Network for Keyphrase Generation
Table 5
Impact of 3 components on predicting the absent keyphrase.
| Datasets | Inspec | Krapivin | NUS | SemEval | KP20k |
| Metric | R@10 | R@50 | R@10 | R@50 | R@10 | R@50 | R@10 | R@50 | R@10 | R@50 | RNN | 0.031 | 0.061 | 0.095 | 0.156 | 0.050 | 0.089 | 0.041 | 0.060 | 0.083 | 0.144 | CopyRNN | 0.047 | 0.100 | 0.113 | 0.202 | 0.058 | 0.116 | 0.043 | 0.067 | 0.125 | 0.211 | PG | 0.047 | 0.101 | 0.114 | 0.203 | 0.058 | 0.117 | 0.044 | 0.70 | 0.127 | 0.215 | MA | 0.032 | 0.066 | 0.099 | 0.160 | 0.053 | 0.090 | 0.042 | 0.062 | 0.088 | 0.151 | MHA | 0.031 | 0.060 | 0.095 | 0.157 | 0.051 | 0.093 | 0.040 | 0.61 | 0.085 | 0.147 | PG + MA | 0.051 | 0.107 | 0.117 | 0.206 | 0.063 | 0.119 | 0.046 | 0.083 | 0.142 | 0.221 | PG + MHA | 0.048 | 0.102 | 0.114 | 0.204 | 0.060 | 0.117 | 0.045 | 0.069 | 0.129 | 0.213 |
|
|