أظهرت الاعتراف بالمشاعر في المحادثات (ERC) اهتمامًا متزايدًا مؤخرًا بفضل مرونتها البارزة، التي تتمثل في التنبؤ بلصق المشاعر لكل جملة ضمن سياق محادثة معينة. لتحديد مشاعر الجملة المركزية، يُعدّ نمذجة معناها المدمج مع المعلومات السياقية أمرًا بالغ الأهمية. ركّزت العديد من الدراسات الحديثة على استخلاص أنواع مختلفة من السياقات كمعلومات داعمة ودمجها بطرق متنوعة: السياقات المحلية والعالمية، أو على مستوى المُتحدث من خلال دمج داخل المُتحدث وخارج المُتحدث. ومع ذلك، لم تُدرَس بالكامل أهمية تمثيلات الكلمات بعد دمج السياق، في حين أن معلومات الكلمات ضرورية أيضًا لتعكس مشاعر المُتحدث خلال المحادثة. ولهذا، نسعى في هذا العمل إلى دراسة تأثير تراكم تمثيلات متجهات الكلمات على نمذجة الجملة المدمجة مع دمج سياقي متعدد المستويات. ولتحقيق ذلك، نقترح طريقة فعّالة لنمذجة الجمل في مهام ERC، ونحقق نتائج تنافسية تُعد من أحدث النتائج المُتقدمة على أربع مجموعات بيانات شهيرة: Iemocap، MELD، EmoryNLP، وDailyDialog. يمكن الوصول إلى كود المصدر عبر الرابط التالي: github.com/yingjie7/per_erc/tree/AccumWR.