論文の概要: PROC2PDDL: Open-Domain Planning Representations from Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00092v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 04:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 07:39:17.776149
• Title: PROC2PDDL: Open-Domain Planning Representations from Texts
• Title（参考訳）: PROC2PDDL: テキストからのオープンドメイン計画表現
• Authors: Tianyi Zhang, Li Zhang, Zhaoyi Hou, Ziyu Wang, Yuling Gu, Peter Clark, Chris Callison-Burch, Niket Tandon,
• Abstract要約: Proc2PDDLは、専門家によるPDDL表現と組み合わせたオープンドメインの手続きテキストを含む最初のデータセットである。 以上の結果から, GPT-3.5は0%, GPT-4は35%, Proc2PDDLは極めて困難であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.627183903841164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Planning in a text-based environment continues to be a major challenge for AI systems. Recent approaches have used language models to predict a planning domain definition (e.g., PDDL) but have only been evaluated in closed-domain simulated environments. To address this, we present Proc2PDDL , the first dataset containing open-domain procedural texts paired with expert-annotated PDDL representations. Using this dataset, we evaluate state-of-the-art models on defining the preconditions and effects of actions. We show that Proc2PDDL is highly challenging, with GPT-3.5's success rate close to 0% and GPT-4's around 35%. Our analysis shows both syntactic and semantic errors, indicating LMs' deficiency in both generating domain-specific prgorams and reasoning about events. We hope this analysis and dataset helps future progress towards integrating the best of LMs and formal planning.
• Abstract（参考訳）: テキストベースの環境での計画は、AIシステムにとって引き続き大きな課題である。 近年のアプローチでは、計画ドメイン定義(PDDLなど)の予測に言語モデルを使用しているが、クローズドドメインシミュレーション環境でのみ評価されている。 そこで本論文では、オープンドメインのプロシージャテキストを含む最初のデータセットであるProc2PDDLと、専門家によるPDDL表現のペアについて述べる。 このデータセットを用いて、動作の前提条件と効果を定義する上で、最先端のモデルを評価する。 以上の結果から, GPT-3.5は0%, GPT-4は35%, Proc2PDDLは極めて困難であることが示唆された。 本分析は, 統語的誤りと意味的誤りの両方を示し, ドメイン固有のプラゴラムの生成と事象の推論の両方においてLMが欠如していることを示している。 この分析とデータセットは、LMのベストとフォーマルな計画の統合に向けた今後の進歩に役立つことを願っています。

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