Diese Arbeit behandelt das Problem der Dialogschlussfolgerung durch kontextualisierte Alltagswisseninferenz. Wir präsentieren CICERO, einen Datensatz dyadischer Gespräche, der fünf Arten von sprachlich auf Wortbeitrag-Ebene basierender Schlussfolgerungen enthält: Ursache, nachfolgendes Ereignis, Voraussetzung, Motivation und emotionale Reaktion. Der Datensatz umfasst 53.105 solcher Inferenzen aus insgesamt 5.672 Dialogen. Wir nutzen diesen Datensatz, um relevante generative und diskriminative Aufgaben zu lösen: die Generierung von Ursache und nachfolgendem Ereignis; die Generierung von Voraussetzungen, Motivationen sowie der emotionalen Reaktion des Zuhörers; sowie die Auswahl plausibler Alternativen. Unsere Ergebnisse belegen den Wert solcher auf Dialogen basierender Alltagswissensdatensätze. Wir hoffen, dass CICERO neue Forschungspfade in der auf Alltagswissen basierenden Dialogschlussfolgerung eröffnet.