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Language Understanding for Text-based Games using Deep Reinforcement Learning

机译:使用深度强化学习对基于文本的游戏进行语言理解

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摘要

In this paper, we consider the task of learning control policies for text-based games. In these games, all interactions in the virtual world are through text and the underlying state is not observed. The resulting language barrier makes such environments challenging for automatic game players. We employ a deep reinforcement learning framework to jointly learn state representations and action policies using game rewards as feedback. This framework enables us to map text descriptions into vector representations that capture the semantics of the game states. We evaluate our approach on two game worlds, comparing against baselines using bag-of-words and bag-of-bigrams for state representations. Our algorithm outperforms the baselines on both worlds demonstrating the importance of learning expressive representations.
机译:在本文中,我们考虑了基于文本的游戏的学习控制策略的任务。在这些游戏中,虚拟世界中的所有交互都是通过文本进行的,而未观察到底层状态。由此产生的语言障碍使这种环境对自动游戏玩家具有挑战性。我们采用深度强化学习框架,以游戏奖励作为反馈来共同学习状态表示和动作策略。这个框架使我们能够将文本描述映射到捕获游戏状态语义的矢量表示中。我们在两个游戏世界中评估了我们的方法,并使用词袋和袋形图作为状态表示与基准进行了比较。我们的算法在两个方面都优于基线,这说明了学习表达表示的重要性。

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