En este artículo, proponemos IPCGRL, un método de generación de contenido procedural basado en instrucciones y aprendizaje por refuerzo. IPCGRL comprime eficazmente las condiciones a nivel de juego mediante la integración de modelos de incrustación de oraciones y optimiza la representación de la incrustación para tareas específicas. En comparación con los métodos de incrustación convencionales en tareas de generación a nivel bidimensional, demostramos que IPCGRL mejora la controlabilidad hasta en un 21,4 % y el rendimiento de generalización para instrucciones desconocidas en un 17,2 %. Esto permite un marco de interacción de generación de contenido procedural más flexible y expresivo al ampliar la modalidad de entradas condicionales.
