تمثل التعرف على المشاعر في المحادثات (ERC) أهمية متزايدة مع انتشار الوكلاء الحواريين بشكل متزايد. إن التعرف على المشاعر يُعد عنصراً أساسياً للتواصل الفعّال، ويعتبر مكوناً حيوياً في تطوير وكلاء حوارية فعّالة وتعاطفية. يُعدّ فهم السياق الحواري و知識ه أمراً بالغ الأهمية لتحديد مشاعر المشارك في المحادثة. ومن ثم، نقترب من مسألة التعرف على المشاعر في المحادثات من خلال الاستفادة من السياق الحواري، أي بأخذ الدورات الحوارية السابقة بعين الاعتبار. وقد اتبع النهج الشائع في نمذجة السياق الحواري إنتاج تمثيلات مستقلة عن السياق لكل تعبير لاحقاً، ثم إجراء نمذجة سياقية لهذه التمثيلات. أما في هذا العمل، فنُقدّم تمثيلات مُدمجة تعتمد على السياق لكل تعبير، وذلك من خلال الاستفادة من قدرة نماذج لغة المحولات المُدرّبة مسبقاً (pre-trained transformer language models). في نهجنا، نُدخل السياق الحواري المُضافة إلى التعبير الذي يُراد تصنيفه كمدخل إلى معالج RoBERTa، ونُضيف إلى هذا الأخير وحدة تصنيف بسيطة، مما يُلغِي الحاجة إلى التعامل مع السياق لاحقاً، نظراً لأن هذه التمثيلات تُشكّل بالفعل تمثيلاً فعّالاً للسياق. كما نستكشف تأثير عدد الدورات الحوارية المُضافة على أداء النموذج. وقد تم التحقق من فعالية نهجنا على مجموعة بيانات DailyDialog المفتوحة النطاق، وعلى مجموعة بيانات EmoWOZ الهدفية.