Tato bakalářská práce se zabývá vícejazyčným rozpoznáváním dialogových aktů. V práci je vysvětlena problematika této úlohy společně s architektu- rami neuronových sítí, které byly využity k její řešení. Většina současných přístupů automatické rozpoznávání dialogových aktů se provádí pouze v jednom jazyce, vícejazyčným rozpoznáváním dialogových aktů se téměř nikdo nezabýval. Cílem práce je proto navrhnout a implemen- tovat systém pro rozpoznávání dialogových aktů ve více jazycích. Dostupné datové sady obsahují anglický, německý a španělský jazyk. K rozpoznávání dialogových aktů ve více jazycích byly použity čtyři různé klasifikační metody. Dvě topologie konvoluční neuronové sítě, síť typu BIL- STM a síť typu transformer. Experimenty ukázaly, že je možné takovýto systém vytvořit a rozpoznávat dialogové akty s velmi dobrou přesností. Obhájeno This bachelor thesis deals with multi-lingual dialogue act recognition. It explains problems associated with this task and describes neural network architectures of models that were used in experiments. Most of the current research on the topic of automatic dialogue act recognition is conducted in only one language. The aim of this bachelor thesis is to propose and implement system for multi-lingual dialogue act recognition. The available data sets contain English, German and Spanish utterances with labeled dialogue acts. Four different classification techniques were used for the task of multi-lingual dialogue act recognition. Two topologies of convolutional neural networks, BILSTM neural network and transformer neural network. Experiments have shown that it is possible to implement this system and recognize dialogue acts with good accuracy.