Nous présentons DialogRE, le premier ensemble de données annoté par des humains pour l'extraction de relations (RE) basée sur le dialogue, visant à soutenir la prédiction des relations entre deux arguments qui apparaissent dans un dialogue. Nous proposons également DialogRE comme une plateforme pour étudier l'extraction de relations inter-sentences, car la plupart des faits s'étendent sur plusieurs phrases. Nous soutenons que les informations liées aux locuteurs jouent un rôle crucial dans la tâche proposée, en nous appuyant sur une analyse des similitudes et des différences entre les tâches d'RE basées sur le dialogue et les tâches d'RE traditionnelles. En tenant compte de la temporalité de la communication dans un dialogue, nous avons conçu une nouvelle métrique pour évaluer les performances des méthodes d'RE dans un contexte conversationnel et examiné les performances de plusieurs méthodes d'RE représentatives sur DialogRE. Les résultats expérimentaux montrent que l'extension prenant en compte les locuteurs du modèle le mieux performant apporte des améliorations tant dans les configurations d'évaluation standard que conversationnelle. DialogRE est disponible à l'adresse https://dataset.org/dialogre/.