초록
대화에서의 인터퍼스널 언어 스타일 변화는 인간의 흥미롭고 거의 본능적인 능력입니다. 언어 내용을 통해 인터퍼스널 관계를 이해하는 것은 대화를 더 깊이 이해하기 위한 중요한 단계입니다. 이전 연구는 주로 텍스트 내의 명명된 개체 간의 관계 추출에 초점을 맞추었습니다. 본 논문에서는 대화를 기반으로 한 화자 간의 관계 분류 작업을 제안합니다. 우리는 IMSDb에서 영화 대본을 크롤링하여, 13개의 사전 정의된 관계에 따라 각 세션에 대한 관계 라벨을 주석 처리했습니다. 주석이 달린 데이터셋 DDRel은 694쌍의 화자 사이에서 이루어진 6,300개의 쌍대적 대화 세션과 총 53,126개의 발화로 구성되어 있습니다. 또한, 널리 인정받은 베이스라인을 사용하여 세션 수준 및 쌍 수준의 관계 분류 작업을 구축했습니다. 실험 결과는 이 작업이 기존 모델들에게 도전적이며, 데이터셋이 향후 연구에 유용할 것임을 보여주고 있습니다.