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本文针对传统人工智能代理在突现语言游戏中缺乏内部语言学习能力的问题，提出了一种新方法VQEL，结合向量量化，使代理能够在自我博弈中自主创造和发展离散的符号表示。实验结果表明，VQEL在性能上超越了传统的REINFORCE方法，且通过向量量化提高了控制能力，减少了系统崩溃的可能性。

本文探讨了神经符号人工智能（NeSy）在自然语言处理中的应用，强调逻辑与神经网络结合的重要性。研究提出了一种新的神经符号学习方法，通过强化学习实现符号推理，提升模型的可解释性和准确性。实验结果表明，该方法在多种推理任务中表现优越，推动了AI领域的发展。