会話における感情検出は、チャット履歴の意見マイニング、ソーシャルメディアスレッド、討論、議論マイニング、ライブ会話での消費者フィードバックの理解など、多くのアプリケーションにとって必要なステップです。現在のシステムでは、各発話の話者に適応して会話内の当事者を個別に扱うことが十分に行われていません。本論文では、会話全体を通じて個々の当事者の状態を追跡し、この情報を感情分類に利用する新たな方法について説明します。当モデルは2つの異なるデータセットにおいて、現行の最先端技術を大幅に上回る性能を示しています。