DDRel : Un nouveau jeu de données pour la classification des relations interpersonnelles dans les dialogues dyadiques

Le changement de style linguistique interpersonnel dans les dialogues est une capacité intéressante et presque instinctive chez l'humain. Comprendre les relations interpersonnelles à partir du contenu linguistique est également une étape cruciale pour une meilleure compréhension des dialogues. Les travaux précédents se concentrent principalement sur l'extraction de relations entre entités nommées dans les textes. Dans cet article, nous proposons la tâche de classification des relations entre interlocuteurs basée sur leurs dialogues. Nous avons collecté des scénarios de films sur IMSDb et annoté les étiquettes relationnelles pour chaque séance selon 13 relations prédéfinies. Le jeu de données annoté DDRel comprend 6300 séances de dialogue dyadiques entre 694 paires d'orateurs, avec un total de 53 126 énoncés. Nous avons également construit des tâches de classification relationnelle au niveau des séances et au niveau des paires, en utilisant des baselines largement acceptées. Les résultats expérimentaux montrent que cette tâche est difficile pour les modèles existants et que le jeu de données sera utile pour les recherches futures.