Con el reconocimiento de acciones basado en esqueletos, es crucial reconocer las dependencias entre las articulaciones. Sin embargo, los métodos actuales no pueden capturar la relatividad de las diversas articulaciones entre los fotogramas, lo cual es extremadamente útil porque varias partes del cuerpo se están moviendo al mismo tiempo. Para resolver este problema, se presenta una nueva red de atención de segmentación de secuencia (SSAN). Los fotogramas sucesivos se codifican en cada uno de los segmentos que componen la secuencia esquelética. Luego, proporcionamos un bloque de autoatención que puede registrar la información asociada entre varias articulaciones en fotogramas sucesivos. Para reconocer mejor el comportamiento comparable, se emplea un modelo de atención de acción de segmento externo para adquirir información de interrelación profunda entre las partes. En comparación con los enfoques más avanzados, hemos demostrado que el método propuesto tiene un mejor rendimiento en NTU RGB+D y NTU RGB+D 120.