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机器人自然语言处理：文本生成与理解_13.自然语言处理中的强化学习.docx

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13.自然语言处理中的强化学习

13.1强化学习简介

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过试错学习（trialanderror）来训练代理（agent）的机器学习方法。代理通过与环境（environment）的互动来学习如何采取行动以最大化某种形式的累积奖励（reward）。在自然语言处理（NLP）领域，强化学习可以用于训练代理生成高质量的文本、理解和回应用户的请求，以及优化对话系统的交互。

13.1.1强化学习的基本概念

代理（Agent）：执行特定任务的智能体，例如生成文本或理解用户输入。

环境（Env

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