論文の概要: Semantic Partial Grounding via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22067v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 16:13:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.901351
• Title: Semantic Partial Grounding via LLMs
• Title（参考訳）: LLMによる意味的部分接地
• Authors: Giuseppe Canonaco, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo,
• Abstract要約: 接地は古典的な計画において重要なステップであるが、タスクサイズが増加するにつれて、接地された行動や原子が指数関数的に増加するため、しばしば計算ボトルネックとなる。 SPG-LLMは、LLMを用いてドメインと問題ファイルを解析し、グラウンド前に、潜在的に無関係なオブジェクト、アクション、述語を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.61123152362224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grounding is a critical step in classical planning, yet it often becomes a computational bottleneck due to the exponential growth in grounded actions and atoms as task size increases. Recent advances in partial grounding have addressed this challenge by incrementally grounding only the most promising operators, guided by predictive models. However, these approaches primarily rely on relational features or learned embeddings and do not leverage the textual and structural cues present in PDDL descriptions. We propose SPG-LLM, which uses LLMs to analyze the domain and problem files to heuristically identify potentially irrelevant objects, actions, and predicates prior to grounding, significantly reducing the size of the grounded task. Across seven hard-to-ground benchmarks, SPG-LLM achieves faster grounding-often by orders of magnitude-while delivering comparable or better plan costs in some domains.
• Abstract（参考訳）: 接地は古典的な計画において重要なステップであるが、タスクサイズが増加するにつれて、接地された行動や原子が指数関数的に増加するため、しばしば計算ボトルネックとなる。 部分接地法の最近の進歩は、予測モデルによって導かれる最も有望な作用素のみを漸進的に接地することでこの問題に対処している。 しかし、これらのアプローチは主にリレーショナルな特徴や学習された埋め込みに依存しており、PDDL記述にあるテキストや構造的手がかりは利用していない。 SPG-LLMは、LLMを用いてドメインと問題ファイルを分析し、グラウンド化前の潜在的に無関係なオブジェクト、アクション、述語をヒューリスティックに識別し、グラウンド化タスクのサイズを大幅に削減する。 SPG-LLMは、7つのハード・ツー・グラウンドのベンチマークで、いくつかのドメインで同等またはより良い計画コストを納品しながら、桁違いに高速なグラウンド・オブ・ザ・グラウンドを達成する。

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