كشف المشاعر في المحادثات (EDC) يهدف إلى تحديد المشاعر لكل جملة في محادثات تتضمن عدة متحدثين. على عكس كشف المشاعر التقليدي غير المتصل بالمحادثة، يجب أن يكون النموذج المستخدم في EDC حساسًا للسياق (مثل فهم المحادثة بأكملها بدلًا من جملة واحدة) وحساسًا للمتحدث (مثل فهم أي جملة تنتمي إلى أي متحدث). في هذه الورقة، نقترح نموذجًا يعتمد على مُحول (Transformer) يأخذ بعين الاعتبار السياق والمتكلم، يُسمى HiTrans، والذي يتكون من مُحولين هرميين. نستخدم BERT كمُحول منخفض المستوى لاستخراج تمثيلات محلية للجمل، ثم نُدخل هذه التمثيلات إلى مُحول عالي المستوى، بحيث تصبح تمثيلات الجمل حساسة للسياق العام للمحادثة. علاوةً على ذلك، نستخدم مهمة مساعدة لجعل نموذجنا حساسًا للمتحدث، تُسمى التحقق من هوية المتكلم للجمل الزوجية (PUSV)، والتي تهدف إلى تصنيف ما إذا كانت جملتان تنتميان إلى نفس المتكلم أم لا. تم تقييم نموذجنا على ثلاث مجموعات معيارية للبيانات، وهي EmoryNLP وMELD وIEMOCAP. وأظهرت النتائج أن نموذجنا يتفوق على النماذج السابقة المتميزة في مجاله.