强化学习中自然语言状态表示概述
强化学习和自然语言表示相结合的自然语言强化学习 (NLRL) 框架在解决样本效率低、解释性差、稀疏监督信号等问题方面表现出了显著的能力。通过在自然语言空间重新定义强化学习的概念和原则，以及结合大型语言模型的先进技术如 GPT-4 的实现方式，NLRL 在标签驱动的 MDPs 上的初步实验证明了该框架的有效性、效率以及可解释性。
Feb, 2024
选择适当的环境表示对于强化学习代理的决策过程并不总是直观的，本研究考察了不同状态表示对于激励代理解决机器人任务的影响，结果显示使用数字状态的强化学习代理与非学习基线表现相当，而使用经过预训练环境嵌入向量的图像表示的代理表现更好，推测任务特定的知识对于实现收敛和高成功率的机器人控制是必要的。
Sep, 2023
综述了最近几年在机器人控制任务中，涉及环境交互的各种状态表示学习方法及其应用，并重点介绍了这些算法如何利用通用学习目标。最后，讨论了评估方法以评估所学习的表示，并总结了现有和未来的研究方向。
Feb, 2018
本文综述了自然语言处理中的单词表示模型，介绍了从传统到现代的语言模型，包括各种文本表示方法，并讨论了这些模型在机器学习算法中的应用，以及在不同 NLP 任务中使用这些单词表示的应用。
Oct, 2020
本文探讨了基于文本的游戏控制策略的学习方法。该方法使用深度强化学习框架，联合学习游戏状态表示和行动策略。通过把文本转化为向量，能够更好地捕捉游戏状态的语义表示。实验结果表明，我们提出的方法显著优于传统基于词袋模型的方法。
Jun, 2015
本文综述了句子表示学习的各种方法，包括传统的和基于深度学习的技术，并对该领域的主要贡献和挑战进行了系统梳理，结论强调了句子表示学习在自然语言处理中的重要性和面临的挑战，并提出了未来研究方向和改进句子表示质量和效率的潜在途径。
May, 2023