DDRel: Ein neuer Datensatz für die Klassifizierung von Interpersonalen Beziehungen in Dyadischen Dialogen

Das Verschieben des interpersonellen Sprachstils in Dialogen ist eine interessante und fast instinktive Fähigkeit des Menschen. Das Verständnis von interpersonellen Beziehungen anhand sprachlicher Inhalte ist ebenfalls ein entscheidender Schritt zur tiefgründigeren Analyse von Dialogen. Frühere Arbeiten konzentrierten sich hauptsächlich auf die Beziehungsextraktion zwischen benannten Entitäten in Texten. In dieser Arbeit schlagen wir die Aufgabe der Beziehungsklassifizierung zwischen Gesprächspartnern auf Basis ihrer Dialoge vor. Wir haben Drehbücher von IMSDb gekrochen und für jede Sitzung nach 13 vorgegebenen Beziehungen annotiert. Der annotierte Datensatz DDRel besteht aus 6300 dyadischen Dialogsitzungen zwischen 694 Sprecherpärchen mit insgesamt 53.126 Äußerungen. Zudem haben wir Sitzungs- und Paarbeziehungs-Klassifikationsaufgaben unter Verwendung weit verbreiteter Baseline-Modelle erstellt. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese Aufgabe für bestehende Modelle herausfordernd ist und der Datensatz für zukünftige Forschungen nützlich sein wird.