تهدف الهياكل التبادلية للنقاش إلى وصف كيفية تنظيم الحوار، مما يجعلها مفيدة في فهم الحوار وإنشاء الاستجابات. يركز هذا البحث على توقع هياكل الاعتماد التبادلي للحوارات متعددة الأطراف. اعتمدت الدراسات السابقة على طرق تدريجية تأخذ ميزات العلاقات التبادلية التي تم توقعها سابقًا لمساعدة توليد العلاقة التالية. وعلى الرغم من أخذ الترابطات المتبادلة بين التوقعات بعين الاعتبار، نلاحظ أن انتشار الأخطاء يكون شديدًا جدًا، مما يؤثر سلبًا على الأداء العام. ولتخفيف مشكلة انتشار الأخطاء، نقترح نموذجًا يُسمى "الهيكل الواعي الذاتي" (SSA)، الذي يستخدم شبكة عصبية رسمية (GNN) جديدة مبنية على الحواف (edge-centric) لتحديث المعلومات بين كل زوج من الوحدات التبادلية الأساسية (EDU) طبقة تلو الأخرى، بحيث يمكن تعلم تمثيلات تعبيرية دون الاعتماد على التوقعات السابقة. بالإضافة إلى ذلك، نستخدم إشارات تدريب مساعدة (مثل تبديد الهيكل) لتحسين تعلم التمثيلات. وقد حقق نموذجنا أداءً جديدًا في مستوى الحد الأقصى من الأداء على بenchmarkين لتحليل الحوار التبادلي، متفوقًا بشكل كبير على الطرق السابقة.