Wir präsentieren das erste von Menschen annotierte dialogbasierte Datensatz für Relationsextraktion (RE), DialogRE, mit dem Ziel, die Vorhersage von Beziehungen zwischen zwei Argumenten zu unterstützen, die in einem Dialog auftreten. Wir bieten zudem DialogRE als Plattform zur Untersuchung der über-Satzgrenzen reichenden RE an, da die meisten Fakten mehrere Sätze umfassen. Basierend auf einer Analyse der Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen dialogbasierter und traditioneller RE argumentieren wir, dass sprecherbezogene Informationen eine entscheidende Rolle bei der vorgeschlagenen Aufgabe spielen. Berücksichtigend die Zeitlichkeit der Kommunikation in einem Dialog haben wir ein neues Metrikdesign entwickelt, um die Leistung von RE-Methoden in einem konversationsbasierten Kontext zu bewerten, und untersuchen die Leistung mehrerer repräsentativer RE-Methoden auf DialogRE. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass eine sprecherbewusste Erweiterung des besten Modells sowohl in den standardmäßigen als auch in den konversationsbasierten Evaluierungsszenarien zu Verbesserungen führt. DialogRE ist unter https://dataset.org/dialogre/ verfügbar.