在过去的几年中，逆增强学习（\ textit {irl}）问题已经迅速发展，在机器人技术，认知和健康等领域中具有重要的应用。在这项工作中，我们探讨了当前IRL方法从描述长马，复杂的顺序任务的专家轨迹中学习代理奖励函数的效率低下。我们假设，将IRL模型带入捕获基本任务的结构图案可以实现和提高其性能。随后，我们提出了一种新颖的IRL方法Smirl，该方法首先学习任务的（近似）结构为有限状态-Satate-automaton（FSA），然后使用结构基序来解决IRL问题。我们在离散网格世界和高维连续域环境上测试我们的模型。我们从经验上表明，我们提出的方法成功地学习了所有四个复杂的任务，其中两个基础IRL基准失败了。我们的模型还优于简单的玩具任务中样本效率的基准。我们进一步在具有组成奖励函数的任务上的经过修改的连续域中显示了有希望的测试结果。