近年のアスペクトベースの感情分析（ABSA）の急速な発展は、現実社会での大きな可能性を示しています。しかし、現在のABSA研究は主に単一のテキストピースのシナリオに限定されており、対話文脈における研究はほとんど行われていません。この課題を解決するために、本研究では新たなタスクとして対話型アスペクトベースの感情四重分析（DiaASQ）を導入します。DiaASQは、対話の中で目標-アスペクト-意見-感情の四重構造を検出することを目指しています。私たちは中国語と英語で大規模かつ高品質なDiaASQデータセットを手動で構築しました。また、このタスクのベンチマークとなるニューラルモデルを開発し、エンドツーエンドでの四重構造予測を効果的に実行するとともに、豊富な対話特有のディスコース特徴表現を取り入れて、より良い跨文節四重構造抽出を達成しています。私たちは新しいベンチマークが感情分析コミュニティにおけるさらなる進歩を促すことを期待しています。