التعرف على أفعال الحوار (DAR) هو مشكلة صعبة في تفسير الحوار، تهدف إلى ربط العلامات الدلالية بالعبارات ووصف نوايا المتكلم. حاليًا، العديد من الأساليب القائمة تشكل المشكلة DAR بدءًا من التصنيف متعدد الفئات حتى التنبؤ الهيكلي، والتي تعاني من توسيع الخصائص اليدوية والاعتماد الهيكلي السياقي. في هذا البحث، نعتبر مشكلة DAR من وجهة نظر توسيع الاعتمادات الهيكلية الأغنى لحقل العشوائية الشرطي (CRF) دون التخلي عن التدريب من النهاية إلى النهاية. ندمج الاستدلال الدلالي الهرمي مع آلية الذاكرة في نمذجة العبارة. ثم نوسع شبكة الانتباه الهيكلية إلى طبقة حقل العشوائية الشرطي الخطي-السلاسل التي تأخذ بعين الاعتبار كلًا من العبارات السياقية وأفعال الحوار المقابلة لها. التجارب الواسعة على مجموعتي بيانات معياريتين رئيسيتين هما بيانات أفعال حوار سويتشبورد (SWDA) وبيانات أفعال حوار تسجيل الاجتماعات (MRDA) تظهر أن طريقتنا تحقق أداءً أفضل من الحلول الأخرى المتقدمة للمشكلة. ومن الحقائق الملحوظة أن طريقتنا قريبة جدًا من أداء المحكم البشري على SWDA ضمن فجوة 2% فقط.