本稿では、対話に基づく人間による注釈付き関係抽出（Relation Extraction: RE）データセット「DialogRE」を初めて紹介します。このデータセットは、対話中に現れる2つの論旨間の関係を予測するための支援を目的としています。さらに、多くの事実が複数の文にまたがることから、文を超えたREの研究プラットフォームとしても提供されます。対話ベースのREタスクと伝統的なREタスクとの類似点と相違点を分析した結果、話者に関する情報が提案されたタスクにおいて重要な役割を果たすことを主張します。対話におけるコミュニケーションの時機性を考慮し、会話設定でのRE手法の性能評価に新しい指標を設計しました。また、代表的ないくつかのRE手法についてDialogREでの性能を調査しています。実験結果は、最高性能モデルに対する話者意識的な拡張が標準評価設定および会話評価設定の両方で改善につながることを示しています。DialogREはhttps://dataset.org/dialogre/ で利用可能です。