Emo-Jev：基于 Jev 概率推理的情感分类框架
原文标题：Emo-Jev: Probabilistic Reasoning for Emotion Classification with Jev
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研究者提出 Emo-Jev，一个免训练框架，利用 Jev 的概率决策接口进行文本情感分类。Emo-Jev-D 将分类分解为原子判断并组合概率，Emo-Jev-SC 构建多路径判断并聚合共识。在八个数据集上，标准 Jev 平均 macro-F1 为 62.93%，低于最强 LLM 基线的 67.28%，但延迟和成本更低。
- 问题
- 免训练的 Jev 概率决策接口能否在文本情感分类上匹敌主流 LLM。
- 方法
- 把分类拆成原子判断并组合概率，或用多路径判断聚合共识，全程不训练。
- 结果
- 八个数据集平均 macro-F1 62.93%，低于最强 LLM 基线的 67.28%，但延迟和成本更低。
- 影响
- 对延迟和成本敏感、可接受几个点精度损失的情感分类场景，Jev 接口是可行的免训练替代方案。
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