Can dependency parses facilitate generalization in language models? A case study of cross-lingual relation extraction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F26%3AEQEATSBN" target="_blank" >RIV/00216208:11320/26:EQEATSBN - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://aclanthology.org/2025.knowledgenlp-1.28/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2025.knowledgenlp-1.28/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Can dependency parses facilitate generalization in language models? A case study of cross-lingual relation extraction

Popis výsledku v původním jazyce

In this work, we propose DEPGEN, a framework for evaluating the generalization capabilities of language models on the task of relation extraction, with dependency parses as scaffolds. We use a GNN-based framework that takes dependency parses as input and learns embeddings of entities which are augmented to a baseline multilingual encoder. We also investigate the role of dependency parses when they are included as part of the prompt to LLMs in a zero-shot learning setup.

Název v anglickém jazyce

Can dependency parses facilitate generalization in language models? A case study of cross-lingual relation extraction

Popis výsledku anglicky

In this work, we propose DEPGEN, a framework for evaluating the generalization capabilities of language models on the task of relation extraction, with dependency parses as scaffolds. We use a GNN-based framework that takes dependency parses as input and learns embeddings of entities which are augmented to a baseline multilingual encoder. We also investigate the role of dependency parses when they are included as part of the prompt to LLMs in a zero-shot learning setup.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 4th International Workshop on Knowledge-Augmented Methods for Natural Language Processing

ISBN

979-8-89176-229-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

21

Strana od-do

338-358

Název nakladatele

—

Místo vydání

—

Místo konání akce

Albuquerque, New Mexico, USA

Datum konání akce

1. 1. 2026

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—