Browsing by Author "Väth, Dirk"

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    Deep reinforcement learning in dialog systems
    (2018) Väth, Dirk
    This thesis explores advanced deep reinforcement learning methods for learning dialog policies. While many recent contributions in the area of reinforcement learning focus on learning how to play Atari games, this thesis applies them in a real-world scenario. When talking to a dialog system, the dialog policy is the component which chooses the response based on the history of the interaction between user and system. Nowadays, dialog policies may be learned automatically by training a reinforcement learning agent with a user simulator. In this thesis, a baseline method for dialog policy learning is implemented and extended by various state-of-the art deep reinforcement learning methods. An ablation study discusses the significance of each extension, highlighting beneficial and harmful additions. Each extended agent is shown to perform better than the baseline method with all agents outperforming policies from an existing benchmark. Two agents even prove to be on par with handcrafted dialog policies. Along with the quantitative evaluation, qualitative results are provided in the form of chats between a user and a trained agent.
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    Query visualization for time-based graph data
    (2015) Väth, Dirk
    Für die visuelle Filterung graphbasierter Daten existieren schon verschiedene Konzepte, die aber meist die Filterung nach temporalen Daten vernachlässigen und diese wie andere Datentypen behandeln. In dieser Arbeit soll ein Konzept vorgestellt werden, das sich darauf konzentriert, graphbasierte Daten nicht nur nach absoluten Zeitpunkten, sondern auch nach Anordnung der temporalen Daten zu ermöglichen, mit dem Ziel einer guten Lesbarkeit und Verständlichkeit der temporalen Filter. Um dies feststellen zu können, wurde ein Prototyp implementiert und in einer Nutzerstudie getestet. Die Ergebnisse dieser Studie und deren Bedeutung für die Ziele des Konzepts sollen ebenfalls in dieser Arbeit vorgestellt werden.