في مهمة التعرف على العواطف في المحادثة، استخدمت الدراسات الحديثة آليات الانتباه لاستكشاف العلاقات بين الجمل المنطوقة من قبل المتحدثين أنفسهم ومن قبل متحدثين مختلفين لنمذجة التفاعل العاطفي بينهم. ومع ذلك، فإن الصفات مثل سمات شخصية المتحدث لا تزال غير مستكشفة وتقدم تحديات فيما يتعلق بقابلية تطبيقها على مهام أخرى أو توافقها مع هياكل نماذج متنوعة. لذلك، يُقدّم هذا العمل إطارًا جديدًا باسم BiosERC، والذي يستكشف خصائص المتحدث في المحادثة. من خلال استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، نستخرج "المعلومات السيرية" للمتحدث داخل المحادثة كمعارف إضافية يتم حقنها في النموذج لتصنيف العلامات العاطفية لكل جملة منطوقة. حققت الطريقة المقترحة لدينا أفضل النتائج الحالية (SOTA) على ثلاثة مجموعات بيانات معروفة كمعيار: IEMOCAP، MELD، و EmoryNLP، مما يدل على فعالية وقابلية تعميم نموذجنا ويظهر إمكاناته للتكيف مع مهام تحليل المحادثات المختلفة. يمكن الوصول إلى شفرتنا المصدر من خلال الرابط https://github.com/yingjie7/BiosERC.