基于自然语言描述，生成下一步棋盘状态的深度学习模型。
当前的棋盘状态，例如：
[
['O', 'O', 'X'],
['_', 'X', '_'],
['_', '_', '_']
]
基于自然语言描述，生成下一步棋盘状态的深度学习模型可以采用序列到序列（seq2seq）模型，其中输入序列为自然语言描述，输出序列为下一步棋盘状态。在训练过程中，可以使用encoder-decoder结构，将自然语言描述作为encoder的输入，将下一步棋盘状态作为decoder的制导输入，通过回归或分类方法训练模型，以实现下一步棋盘状态的预测。