会话行为（dialogue act）是言语行为在实际对话中的使用,以表述对话者在特定语境中的交际意图。会话行为研究,特别是基于实证的会话行为研究,对深入了解人类语言的交际策略、人机对话机制有着深远的指导意义。最近,国际标准化组织拟定了一套新的会话行为标注体系（ISO 24617-2 2012;Bunt,et al.2012）。该标注体系反映了会话行为研究的最新方向和发展。本论文旨在通过对一个大型对话语料库的实际标注,来探讨ISO这一国际标准的可执行性以及一些相关的具体问题。本研究以Switchboard对话语料库为基本语料,通过对其现有的SWBD-DAMSI会话行为标注的观测和分析,拟定了一套从SWBD-DAMSL到ISO的转换规则,将大部分SWBD-DAMSL会话行为类别转码自动匹配到ISO会话行为体系。此外,本研究针对该语料库中最高频的十五种会话行为,利用人工智能领域中的机器学习技术,以一元模型为特征,来测试对会话行为自动分类的正确性,并以准确率、召回率和综合指标F₁这三个参数进行评估。研究结果表明,以自动转换的会话行为类别为例,对ISO体系标注的语料进行自动分类,其综合准确率可达84.3%,明显高于SWBD-DAMSL标注体系。文章最后讨论本研究在对话语料分析和自动对话系统等领域的意义以及今后的研究方向。