...OL-MT这个通用知识本体的初始概念有事物（entity）、时间（time）、空间（space）、数量（quantity）、行为状态（action-state）和属性（attribute）供6个可管辖不同层次的下位概念。ONTOL-MT在受限条件下做歧义结构的自动消歧效果良好。
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action state 动作状态 ; 活动状态 ; 行为状态
action state pairs 行动状态组
Action state graph 行为状态图
action state machine 动作状态机
state action doctrine 国家行为理论 ; 州行为原则
state action exemption 州行为免责
state-action pair 状态动作序偶
state action table 状态作用表
I think where reinforcement learning has some challenges is when the action-state you may take is incredibly broad and large.
我觉得强化学习面临的一些挑战主要集中在当你可以采取的行为状态极为宽泛的时候。
Setting the Complete action to close the Task (Completed state).
设置完成动作，关闭任务(完成状态)。
Similarly, a Submitter can withdraw an Issue by selecting the withdraw action and moving the record to the Withdrawn state.
类似地，提交者可以通过选择撤销动作，并将记录转到撤销状态来撤销问题。
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