초록
우리는 대화에서 두 인수 간의 관계를 예측하는 데 도움이 되는 첫 번째 인간 주석 대화 기반 관계 추출(RE) 데이터셋인 DialogRE를 제시합니다. 또한 대부분의 사실이 여러 문장에 걸쳐 나타나기 때문에, DialogRE를 교차 문장 RE 연구의 플랫폼으로 제공합니다. 대화 기반 RE 작업과 전통적인 RE 작업 간의 유사성과 차이점을 분석한 결과, 발화자 관련 정보가 제안된 작업에서 중요한 역할을 한다고 주장합니다. 대화에서 의사소통의 시의성을 고려하여, 대화 환경에서 RE 방법론의 성능을 평가하기 위한 새로운 지표를 설계하고, 몇 가지 대표적인 RE 방법론의 DialogRE 상 성능을 조사했습니다. 실험 결과는 최상의 모델에 발화자 인식 확장을 적용하면 표준 평가 환경과 대화 평가 환경 모두에서 성능 향상이 이루어짐을 보여줍니다. DialogRE는 https://dataset.org/dialogre/에서 이용 가능합니다.