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本文提出了一种新颖的偏好估计方法,将大型语言模型(LLM)的自然语言信息集成到结构化贝叶斯对手建模框架中,用于多智能体协商。该方法利用LLM从话语中提取定性线索,并将其转换为概率格式,在多方协商基准上展示了改进的协议达成率和偏好估计准确性。