تمثّل تقنية التعرف على العواطف في المحادثات (CER) مهمة تتضمن توقع العاطفة المرتبطة بعبارة ما ضمن سياق محادثة معينة. وعلى الرغم من أن دراسة السياق المحادثاتي والتفاعلات بين المشاركين قد تمّت بشكل واسع، إلا أن من المهم أخذ الحالة النفسية للمتحدث بعين الاعتبار، لأنها تُحدّد السلوك والنية لدى المتكلم. وقد قدمت الطرق المتطورة حديثًا معرفة عقلانية مشتركة (CSK) لتمثيل الحالة النفسية بشكل تسلسلي (بشكل متقدم وعكسي). ومع ذلك، فإن هذه الطرق تتجاهل التفاعلات النفسية الهيكلية بين العبارات. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا يُعرف بـ "الرسم البياني التفاعلي المُدرك للمعرفة النفسية" (SKAIG). في هذا الرسم البياني المتصل محليًا، يتم تعزيز العبارة المستهدفة بمعلومات حول السلوك المستنتج من السياق السابق، وكذلك النية المُضمنة في السياق المستقبلي. كما يتم ربط العبارة بنفسها لمراعاة التأثير الحالي الناتج عن ذاتها. علاوةً على ذلك، نستخدم معرفة عقلانية مشتركة (CSK) لتحسين الحواف بتمثيلات معرفية، ونُعالج الرسم البياني SKAIG باستخدام نموذج التحويل الرسومي (Graph Transformer). وقد أظهرت طريقة العمل هذه أداءً متفوّقًا وقادرًا على المنافسة على أربع مجموعات بيانات شهيرة لتقنية CER.