تمثيل التعرف على المشاعر في المحادثات (ERC) موضوعًا مهمًا في تطوير آلات متعاطفة في مجالات متنوعة تشمل استخراج الآراء الاجتماعية والرعاية الصحية، وما إلى ذلك. في هذا البحث، نقترح طريقة لتمثيل مهمة ERC كمهمة تسمية التسلسل، حيث نستخدم طبقة حقل راندومي شرطي (CRF) لتعلم الاتساق العاطفي في المحادثة. نعتمد على مشغلات قائمة على LSTM لالتقاط الاعتماد الذاتي والاعتماد بين المشاركين في الحوار، بهدف إنشاء تمثيلات سياقية للجمل، والتي تُقدَّم بعد ذلك إلى طبقة CRF. ولالتقاط السياق العالمي على المدى الطويل، نستخدم مشغلًا متعدد الطبقات من نموذج Transformer لتعزيز مشغل LSTM. تُظهر التجارب أن طريقةنا تستفيد من نمذجة الاتساق العاطفي، وتفوق الطرق الحالية الأفضل في مجالها على مجموعة من قواعد البيانات الخاصة بتصنيف المشاعر.