يُعدّ فهم القراءة الآلية للحوار متعدد الأطراف تحديًا كبيرًا، نظرًا لوجود عدة متحدثين في حوار واحد، مما يؤدي إلى تدفقات معقدة للمعلومات المتعلقة بالمتكلمين وسياقات حوارية مشوّشة. ولتخفيف هذه الصعوبات، ركّزت النماذج السابقة على كيفية دمج هذه المعلومات باستخدام وحدات معقدة تعتمد على الرسوم البيانية، بالإضافة إلى بيانات مُعلّمة يدويًا إضافية، وهي في الواقع نادرة في السياقات الواقعية. في هذه الورقة، نصمم مهمتين تنبؤيتين ذاتية وشبه ذاتية دون الحاجة إلى جهد بشري، تتمحوران حول تحديد المتحدث والعبارة الأساسية، بهدف نمذجة تدفقات معلومات المتحدثين بشكل غير مباشر، وتحديد المؤشرات البارزة في الحوار الطويل. وقد أثبتت النتائج التجريبية على مجموعتي بيانات معياريتين فعالية طريقة العمل لدينا مقارنةً بالأساليب التنافسية والنماذج الحالية الأفضل في مجالها.