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维尔博的(de )实现过(guò )程可以分为嵌入层(céng )、编码层和强化学习层(⛔)三个主要步(bù )骤(zhò(⛅)u )。首先，在(😝)嵌(qiàn )入层(céng )中，利用词向量模型将输入的自然语言处理成向量表示。最常用的词向量模型(🍆)是Word2Vec和GloVe，它们能够将语义相似的词汇映射为相(xiàng )邻的(de )向量。然后，在编码层(⛰)中，使用循环神经网络（RNN）或者卷(juàn )积神经(⛰)网络（CNN）等方法对(duì )嵌(qiàn )入向(🥣)量进行编(💀)码，捕捉句(jù )子的语法及句法信(xìn )息。最后(hòu )，在强化学习(🅱)(xí )层中，将(jiāng )编码(mǎ )后的向量(liàng )输(shū )入(rù )到(dào )强化(huà )学(xué )习算法中，通(💕)过与环境进(jìn )行交互来(lái )选择最佳的动作(zuò )，从(cóng )而实(shí )现对自然语言的(de )理解和生成(chéng )。

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