Die Diskursanalyse in Mehrparteien-Dialogen ist eine wichtige, jedoch anspruchsvolle Aufgabe in Dialogsystemen und conversationalen Analysen. Es wird angenommen, dass Sprecherinteraktionen für diese Aufgabe von Nutzen sind. Allerdings ignorieren die meisten vorherigen Forschungsarbeiten die Interaktionen zwischen verschiedenen Sprechern. Um dies zu adressieren, präsentieren wir ein sprecherbewusstes Modell für diese Aufgabe. Konkret schlagen wir eine gemeinsame Kodierung von Sprecherkontext und Interaktion (SCIJE) vor, die Interaktionsmerkmale zwischen verschiedenen Sprechern nutzt. Zudem führen wir eine zweite Phase der Vortrainierung ein, den sogenannten „Same Speaker Prediction“ (SSP)-Task, um die Repräsentationen des Gesprächskontexts zu verbessern, indem vorhergesagt wird, ob zwei Äußerungen vom selben Sprecher stammen. Experimente an zwei Standard-Benchmark-Datensätzen zeigen, dass das vorgeschlagene Modell die bisher beständig gemeldete Leistung in der Literatur erreicht. Wir werden den Quellcode dieses Artikels veröffentlichen, um zukünftige Forschungen zu erleichtern.