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L'outil utilise plusieurs schemes d'apprentissage machine tels que I'arbre de decision C4.5 et I'arbre de modelisation logistique pour la classification de dialogue et les parametres utilises provierment de la plateforme PARADISE. De plus, nous etudions I'ajout de deux nouveaux parametres : mots negatives de reconnaissance et repetitions de mots. L'outil est teste selon la technique de validation croisee avec 10 validations croisees sur deux corpus publiquement distribues par le Linguistic Data Consortium (DARPA Communicator 2000 et DARPA Communicator 2001). Les resultats obtenus compares a ceux-la de I'etat de Part montrent que notre PDl est plus performant et que les deux nouveaux parametres ameliorent la performance globale de l'outil.","abstract_html":"Dans ce memoire, nous proposons un outil de classification automatique de dialogues problematiques dans un contexte d'un systeme de dialogue personne-machine. 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