人际对话中的语言风格转换是人类一种有趣且几乎本能的能力。从语言内容中理解人际关系也是进一步理解对话的关键步骤。以往的研究主要集中在文本中命名实体之间的关系抽取。本文提出了一项基于对话者对话的关系分类任务。我们从IMSDb爬取了电影剧本，并根据13种预定义的关系为每个会话标注了关系标签。标注的数据集DDRel包含694对说话者之间的6300个二人对话会话，共计53,126条发言。我们还构建了会话级和配对级的关系分类任务，并采用了广泛接受的基线模型。实验结果表明，这一任务对现有模型具有挑战性，而该数据集将对未来研究具有重要价值。