维尔博的实现过(guò )程可以分为嵌入层、编码层和(hé )强化学习层三个主要步骤。首先，在嵌入(🚜)层中(🐴)，利(🗯)用词向量模型将输入的自(zì )然(rán )语言处理成向量表示。最常(cháng )用的词向量模型是(shì )Word2Vec和GloVe，它们能(néng )够将语义相(xiàng )似的词汇映射为(wéi )相邻的向量(liàng )。然(😤)(rán )后，在(zài )编码层中，使(shǐ )用循(🙂)环神经网络（(🚎)RNN）或者卷积(jī )神(shén )经(💩)(jīng )网络（(🏽)CNN）等方法对嵌入向量(liàng )进行(háng )编(biān )码，捕捉句子的语法及(jí )句法信息。最(🌏)后，在强化学习层中，将(jiāng )编码后(hòu )的(🥌)向量输入到强化学习算法中，通(🐼)(tōng )过(🏬)与环境进行交互来选(xuǎn )择最(zuì )佳的动(dòng )作，从而实现对(⛲)自然语言的(de )理解和生成。