自然语言处理 (NLP) 应用于强化学习 (RL)，使智能体能够解释、生成或作用于文本信息，作为其决策过程的一部分。通过集成 NLP 技术，RL 系统可以处理语言是环境、奖励或行动的关键组成部分的任务。例如，RL 智能体可能需要理解文本指令、在对话中生成对话，或分析以自然语言提供的反馈以改进其行为。这种集成使 RL 模型能够处理诸如基于文本的游戏、对话系统或指令跟随机器人之类的问题，其中语言理解和生成对于成功至关重要。
一种常见的应用是使用 NLP 处理 RL 环境中的文本状态表示。在基于文本的游戏或模拟中，环境的状态（例如，房间描述或玩家的库存）通常作为非结构化文本提供。像 transformers 或 LSTM 这样的 NLP 模型可以将此文本编码为数值表示，RL 智能体（例如，深度 Q 网络）可以使用这些数值表示来做出决策。例如，在像Zork这样的游戏中，智能体可能会解析像“你在一个黑暗的森林里。附近有一把剑”这样的描述，以决定是拿起剑还是向东移动。同样，NLP 可以帮助将用户指令（例如，“导航到厨房”）转换为奖励信号或目标表示，从而指导 RL 智能体的策略。
另一个关键用例是使用自然语言反馈进行奖励塑造。开发者无需手动设计奖励函数，而是可以使用 NLP 从文本反馈中提取奖励。例如，用户在观察到 RL 控制的机器人的动作后，可能会提供诸如“机器人移动得太慢”之类的反馈。情感分析或关键词提取模型可以将此反馈转换为数值惩罚，鼓励智能体在未来的试验中优化速度。此外，NLP 使 RL 智能体能够生成语言作为其行动的一部分，例如通过试错学习进行对话的聊天机器人。在这里，智能体的策略可能会输出对话响应，并且奖励可能基于用户参与度指标或显式评级。像 Hugging Face 的 Transformers 这样的框架和像 RLlib 这样的 RL 库经常被组合起来构建这样的系统，允许开发者在 RL 循环中微调预训练的语言模型。