Vi introducerar TextWorld, en sandlåda inlärningsmiljö för utbildning och utvärdering av RL agenter på text-baserade spel. TextWorld är ett Python-bibliotek som hanterar interaktivt spelande av textspel, samt backend-funktioner som tillståndsspårning och belöningsuppdrag. Det kommer med en curerad lista över spel vars funktioner och utmaningar vi har analyserat. Mer påtagligt, det gör det möjligt för användare att hantverk eller automatiskt generera nya spel. Dess generativa mekanismer ger exakt kontroll över svårigheter, omfattning och språk av konstruerade spel, och kan användas för att slappna av utmaningar inneboende i kommersiella textspel som partiell observerbarhet och sparsamma belöningar. Genom att generera uppsättningar av varierande men liknande spel, TextWorld kan också användas för att studera generalisering och överföra lärande. Vi kastar textbaserade spel i Förstärkning Lärande formalism, använder vårt ramverk för att utveckla en uppsättning referensspel, och utvärdera flera basal agenter på denna uppsättning och den kurerade listan.
REF introducerar TextWorld, en ram för procedurmässigt generera parser-baserade spel, så att en användare kan kontrollera svårigheten med ett genererat spel.
TextWorld: A Learning Environment for Text-based Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}