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Emo-Jev：基于 Jev 概率推理的情感分类框架
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…
arXiv NLP25 天前
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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…