I detta dokument överväger vi uppgiften att lära sig kontrollera policyer för textbaserade spel. I dessa spel, alla interaktioner i den virtuella världen är genom text och det underliggande tillståndet observeras inte. Den resulterande språkbarriären gör sådana miljöer utmanande för automatiska spelspelare. Vi använder oss av en djupt förstärkt inlärningsram för att gemensamt lära oss statliga representationer och handlingspolicyer med hjälp av spelbelöningar som återkoppling. Detta ramverk gör det möjligt för oss att kartlägga textbeskrivningar i vektorrepresentationer som fångar semantiken i spelet stater. Vi utvärderar vår strategi på två spel världar, jämföra mot en baslinje med en påse-of-words stat representation. Vår algoritm överträffar baslinje på uppdrag slutföra med 54% på en nyskapad värld och med 14% på en redan existerande fantasispel.
REF tillämpade en lång kortfristig DQN-ram för minne på uppgiften att lära kontroll politik för parser-baserade textspel, som uppnår högre genomsnittlig belöning än slumpmässiga och Bag-of-Words DQN baslinjer.
Language Understanding for Text-based Games Using Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}