附录1词汇表 al gori thm(算法):为完成一个特定任务而进行的一系列动作(例如,一些计算步骤) browser(浏览器):用来访问万维网的程序,超文本标识语言(HTM)使得浏览器可以在 不同的计算机平台上以相同的方式来显示一个网页。 characters and character states(特性及状态):在系统发生学中,特性指不同物种之 间的同源的特征。这些特征在某个个体上的具体表现称为状态。例如,对于“发色”,可以 有“金色”,“红色”,“黄色”等几种状态。在分子生物学中,状态可以是4种核苷酸 (A,T,C,G)之一,或20种氨基酸之一。也有一些作者将” character”定义为状态。 client(客户端):与远端计算机(服务器)交互的一台计算机或计算机上运行的软件

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要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

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