There has been a tremendous effort in learning temporal logic languages from natural human languages [1]}, [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}.
These works variously assume a particular format for natural language, are limited to a specific fragment of formal logic, or have scalability and robustness issues.
Our work addresses these shortcomings by operating over the space of all possible STL formulas, leveraging interaction with the user to repair ambiguities, and scaling to a larger state space.

Было сделано огромное усилие в изучении языков временной логики из естественных человеческих языков [1], [2], [3], [4], [5], [6]. 

Эти работы разнообразным образом предполагают определенный формат естественного языка, ограничиваются конкретным фрагментом формальной логики или имеют проблемы с масштабируемостью и надежностью. 

Наша работа решает эти недостатки, работая в пространстве всех возможных формул STL, используя взаимодействие с пользователем для устранения неоднозначностей и увеличивая масштаб состояния.