本論文では、SemEval-2019 Task 3「EmoContext：テキスト内の文脈的感情検出」に参加した当研究システムについて述べる。本タスクの目的は、与えられた対話文（ユーザー発話およびその前後の2つの文脈発話）に対して、ユーザー発話の感情を「Happy（喜び）」「Sad（悲しみ）」「Angry（怒り）」「Others（その他）」のいずれかの感情カテゴリに分類することである。当研究では、意味解析モデルとセンチメントモデルを柔軟に組み合わせた構成可能なシステム「ConSSED」を提案した。公式提出結果では、マイクロ平均F1スコアが75.31を達成し、参加した165システム中で16位を記録した。