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Rationalization: A Neural Machine Translation Approach to Generating Natural Language Explanations., , und . CoRR, (2017)Policy Shaping in Domains with Multiple Optimal Policies: (Extended Abstract)., , , , , und . AAMAS, Seite 1455-1456. ACM, (2016)A Sierpinski Triangle Data Structure for Efficient Array Value Update and Prefix Sum Calculation., , , und . CoRR, (2024)Learning Norms from Stories: A Prior for Value Aligned Agents., , , und . AIES, Seite 124-130. ACM, (2020)Rationalization: A Neural Machine Translation Approach to Generating Natural Language Explanations., , , und . AIES, Seite 81-87. ACM, (2018)Monte-Carlo Tree Search for Simulation-based Play Strategy Analysis., , und . FDG, Society for the Advancement of the Science of Digital Games, (2015)Guided open story generation using probabilistic graphical models., und . FDG, Seite 79:1-79:7. ACM, (2019)Learning From Stories: Using Crowdsourced Narratives to Train Virtual Agents., und . AIIDE, Seite 183-189. AAAI Press, (2016)Learning to Generate Natural Language Rationales for Game Playing Agents., , , , und . AIIDE Workshops, Volume 2282 von CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS.org, (2018)Using Stories to Teach Human Values to Artificial Agents., und . AAAI Workshop: AI, Ethics, and Society, Volume WS-16-02 von AAAI Technical Report, AAAI Press, (2016)978-1-57735-759-9.