Emo-Jev：用 Jev 概率推理做情感分类，无需训练

Emo-Jev 是一个免训练框架，通过 Jev 的概率决策接口做文本分类，包含分解原子判断的 Emo-Jev-D 和聚合多路径共识的 Emo-Jev-SC 两种实现。在覆盖情感分析、情绪识别、讽刺与幽默检测的 8 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%，但延迟更低、成本普遍更低。