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策略迭代在强化学习中是如何工作的？

策略迭代在强化学习中是如何工作的？

当代理与涉及语言的环境 (例如基于文本的游戏，对话系统或问答任务) 交互时，自然语言处理 (NLP) 应用于强化学习。在这种情况下，代理必须解释和生成语言，这需要理解人类语言的语义和语法。

在强化学习中，NLP用于处理文本或口头输入，并将其转换为代理可以用于决策的状态。例如，基于文本的环境中的代理可以接收以自然语言对其周围环境的描述，并且NLP技术可以帮助其从该描述中提取可执行信息。

NLP还在语言引导的强化学习中发挥作用，其中代理学习执行任务或根据自然语言指令做出决策。使用transformers或BERT等深度学习技术，代理可以学习将语言输入映射到适当的操作或策略，从而在语言是关键组件的环境中实现更复杂的交互。

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