För att bli framgångsrik i verkliga uppgifter, behöver Förstärkning Lärande (RL) att utnyttja sammansättning, relation, och hierarkisk struktur i världen, och lära sig att överföra det till den uppgift som är nära förestående. Den senaste tidens framsteg när det gäller språklig representation gör det möjligt att bygga modeller som inhämtar världskunskap från textkorpora och integrera denna kunskap i problem med beslutsfattandet i senare led. Vi hävdar därför att tiden är rätt att undersöka en snäv integrering av naturligt språk förståelse i RL i synnerhet. Vi kartlägger områdets tillstånd, inklusive arbete med undervisning efter, textspel, och lärande från textdomän kunskap. Slutligen efterlyser vi utveckling av nya miljöer samt ytterligare undersökningar av den potentiella användningen av ny teknik för behandling av naturligt språk (NLP) för sådana uppgifter.
Språkinstruktioner i förstärkande inlärning Nya framsteg i RL, som kartlagts av REF, har visat användningen av naturligt språk för att bygga modeller som kan fånga domänkunskap.
A Survey of Reinforcement Learning Informed by Natural Language
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}