لقد زاد الاهتمام بالتعرف على المشاعر في المحادثات (ERC) في مجالات متعددة، نظرًا لأنه يمكن استخدامه لتحليل سلوك المستخدم واكتشاف الأخبار الزائفة. تستخدم العديد من الطرق الحديثة لـ ERC الشبكات العصبية القائمة على الرسوم البيانية لأخذ العلاقات بين التصريحات التي يُطلقها المُتحدثون بعين الاعتبار. وتحديدًا، تأخذ أحدث الطرق المعتمدة في هذا المجال بعين الاعتبار التبعيات الذاتية والداخلية بين المُتحدثين في المحادثات من خلال استخدام شبكات الانتباه الرسومية ذات العلاقات (RGAT). ومع ذلك، فإن الشبكات العصبية القائمة على الرسوم البيانية لا تأخذ المعلومات التسلسلية بعين الاعتبار. في هذه الورقة، نقترح ترميزات الموضع العلاقة التي تزود نموذج RGAT بمعلومات تسلسلية تعكس هيكل الرسم البياني للعلاقة. وبذلك، يمكن لنموذج RGAT الخاص بنا اكتشاف كل من التبعية بين المُتحدثين والمعلومات التسلسلية. أظهرت التجارب على أربع مجموعات بيانات لـ ERC أن نموذجنا يُعد مفيدًا في التعرف على المشاعر المنعكسة في المحادثات. علاوةً على ذلك، تفوقت طريقة نهجنا تجريبيًا على أحدث الطرق المعتمدة في جميع مجموعات البيانات المعيارية.