Die Relationsextraktion (RE) aus Dialogen besteht darin, den Relationstyp von zwei in einem Dialog erwähnten Entitäten vorherzusagen. In dieser Arbeit schlagen wir ein einfaches, aber effektives Modell namens SimpleRE für die RE-Aufgabe vor. SimpleRE erfasst die Wechselwirkungen zwischen mehreren Relationen in einem Dialog durch ein neuartiges Eingabeformat, die BERT-Relation-Token-Sequenz (BRS). In der BRS werden mehrere [CLS]-Tokens verwendet, um mögliche Relationen zwischen verschiedenen Paaren von im Dialog erwähnten Entitäten zu erfassen. Anschließend wurde ein Relationsverfeinerungsgatter (RRG) entwickelt, um auf adaptive Weise relationsspezifische semantische Darstellungen zu extrahieren. Experimente mit dem DialogRE-Datensatz zeigen, dass SimpleRE die beste Leistung erzielt und dabei deutlich kürzere Trainingszeiten aufweist. Zudem übertrifft SimpleRE alle direkten Baseline-Methoden bei satzbasierter RE ohne Verwendung externer Ressourcen.