English(EN) Grounded Evaluation and Repair for NL-to-PDDL Problem Generation

新方法利用LLM和修复改进自然语言到PDDL的问题生成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-11 04:00

研究人员开发了一种新方法，用于从自然语言描述生成PDDL（规划领域定义语言）问题实例。该方法结合了LLM生成和多阶段评估与修复过程，包括解析、规划、验证和领域一致性检查器。该系统旨在通过解决初始状态、目标、对象结构或优化目标中可能存在的误表示，来提高生成问题对预期任务的忠实度。跨多个基准的实验表明，虽然操作成功率可以提高，但重构参考PDDL问题仍然具有挑战性。 AI

影响通过改进将人类可读的任务描述转换为机器可执行的PDDL的翻译，这项研究可能带来更准确、更可靠的自动化规划系统。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Joana Rosa, Pedro Santos, Valdemar Oliveira, Rom\~ao Silva, L. Miguel Silveira, Bruno Martins · 2026-09-11 04:00

面向NL到PDDL问题生成的地面评估与修复

arXiv:2609.09898v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promise for translating Natural Language (NL) planning descriptions into PDDL problem instances. However, standard evaluation criteria such as syntactic validity or planner success can substan…

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