本文介绍了一种基于优先级偏好的任务嵌入法（HBNI）学习框架，旨在改进层次任务网络（HTN）方法，以解决传统HTN学习中未考虑的分层领域知识问题。实验结果表明，该方法在新的HTN规划实例中表现优异。

本文提出了一种基于优先级偏好的任务嵌入法（HBNI）学习框架，旨在改进层次任务网络（HTN）方法，解决传统HTN学习中的分层领域知识问题。实验结果表明，该方法能够有效处理新的HTN规划实例，并探讨了多种HTN规划的改进和应用，包括时间和数字限制的表达。