【摘 要】
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谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注.深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,材料领域知识工程北京市重点实验室,北京科技大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划云计算和大数据专项资助项目（2017YFB1002304）
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谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注.深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力.而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征,并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题.这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用,帮助改进现有的模型结构或者训练机制,并且已经取得了很多显著的成果.为此,本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主
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