4 个月前

DDRel:二人对话中人际关系分类的新数据集

DDRel:二人对话中人际关系分类的新数据集

摘要

人际对话中的语言风格转换是人类一种有趣且几乎本能的能力。从语言内容中理解人际关系也是进一步理解对话的关键步骤。以往的研究主要集中在文本中命名实体之间的关系抽取。本文提出了一项基于对话者对话的关系分类任务。我们从IMSDb爬取了电影剧本,并根据13种预定义的关系为每个会话标注了关系标签。标注的数据集DDRel包含694对说话者之间的6300个二人对话会话,共计53,126条发言。我们还构建了会话级和配对级的关系分类任务,并采用了广泛接受的基线模型。实验结果表明,这一任务对现有模型具有挑战性,而该数据集将对未来研究具有重要价值。

基准测试

基准方法指标
dialog-relation-extraction-on-ddrelBERT
Pair-level 13-class Acc: 39.73
Pair-level 4-class Acc: 58.13
Pair-level 6-class Acc: 42.33
Session-level 13-class Acc: 39.4
Session-level 4-class Acc: 47.1
Session-level 6-class Acc: 41.87

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