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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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人类起源阶段（人族）： 从猿到人有一个过渡时期，即人类进化系统的最初阶段，及人族的阶段。这一时期开始的标志是两足直立行走，所以两足直立行走是人猿分离的标志。 独立发展阶段（人属）： 当250万年前的人属成员开始出现的时候，人类进入了进化系统中的一个新的阶段，即独立发展阶段，这一时期完成的标志是制造工具。大脑扩大与制造石器是同步发生的，意识和语言萌发于制造工具之前或同时，社会也随之形成

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