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从自然语言到广泛形式游戏表示的转换
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的两阶段框架，利用大型语言模型和上下文学习，将自然语言游戏描述转换为博弈论中的扩展形式表示。研究表明，该框架在生成准确的扩展形式游戏方面显著优于基线模型，具有广泛的自动化应用潜力。
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关键要点
- 本文提出了一种新颖的两阶段框架，利用大型语言模型和上下文学习。
- 该框架旨在将自然语言中的游戏描述转换为博弈论中的扩展形式表示。
- 研究表明，该框架在生成准确的扩展形式游戏方面显著优于基线模型。
- 该框架具有广泛的自动化应用潜力。
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