تمتاز اعتراف المشاعر في المحادثات (ERC) باهتمام متزايد في السنوات الأخيرة نظرًا لأهميتها في التطبيقات الواسعة النطاق. تُركّز الطرق الحالية لـ ERC على نمذجة السياق الذاتي والسياق بين المشاركين بشكل منفصل، مما يُشكّل مشكلة رئيسية ناتجة عن قلة التفاعل بينهما. في هذه الورقة، نُقدّم نموذجًا جديدًا يُسمى شبكة عصبونية رسمية تُراعي المشارك والموقع (S+PAGE) لاعتراف المشاعر في المحادثات، والذي يتضمن ثلاث مراحل لدمج مزايا كل من نموذج Transformer وشبكة التحويل الرسومي العاطفي (R-GCN) بهدف تحسين نمذجة السياق. أولاً، نُقدّم نموذجًا ثنائي التدفق لمحادثة Transformer لاستخراج ميزات سياقية خشنة للذات والتفاعل بين المشاركين لكل تعبير. ثانياً، نُنشئ رسمًا محادثات يراعي المشارك والموقع، ونُقدّم نموذجًا محسّنًا لشبكة R-GCN يُسمى PAG لتحسين الميزات الخشنة بمساعدة رمز ترميز مكاني نسبي. وأخيرًا، يتم إدخال كلا النوعين من الميزات من المراحل السابقة إلى طبقة حقل عشوائي شرطي لنمذجة انتقال المشاعر.