维(wéi )尔博的核心思想是将词向量嵌入技术应用于强化学习中,通(tōng )过(🏇)将语义信息编码成向(xiàng )量表示(shì ),从(🕟)而将语(🏽)言领域(🌬)的问(wèn )题转(zhuǎn )化为强化(huà )学(🤺)习中的状态与(yǔ )动作的选(xuǎn )择问(wèn )题。这(zhè )种方法的(de )优势(shì )在于(yú )能够通(tōng )过(guò )学习到的词向量(📰),从大量的词汇中挖掘出语义关联性(xìng ),从(🌵)而更准确地理解自然语言的含义。
{xwd_gpt内容}