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CoT-TL: Planning Instructions in Low-Resource Temporal Knowledge Representation Using Chain-of-Thought Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CoT-TL框架，旨在解决自主代理解析不确定自然语言指令的挑战。该框架通过链式思维推理与语义角色，将自然语言有效转换为线性时态逻辑（LTL）表示，提升了透明性和可信度，并在低数据环境中实现了高准确率。这一成果在无人机多步骤规划等实际应用中具有重要意义。
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关键要点
- CoT-TL框架旨在解决自主代理解析不确定自然语言指令的挑战。
- 该框架通过链式思维推理与语义角色，将自然语言有效转换为线性时态逻辑（LTL）表示。
- CoT-TL框架显著提高了透明性和可信度。
- 在低数据环境中，CoT-TL实现了高准确率。
- 这一成果在无人机多步骤规划等实际应用中具有重要意义。
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