تصنيف العاطفة متعددة العلامات هو مهمة مهمة في NLP وهي ضرورية للعديد من التطبيقات.في هذا العمل، نقترح نهج التسلسل إلى العاطفة (SEQ2EMO)، الذي نماذج ضمنيا علاقات العاطفة في وحدة فك ترميز ثنائية الاتجاه.تظهر التجارب في مجموعات بيانات Semeval'18 و Goemot
ions أن نهجنا تتفوق على الأساليب الحديثة (دون استخدام البيانات الخارجية).على وجه الخصوص، يتفوق SEQ2EMO على نهج السلسلة ذات الصلة الثنائية (BR) وسلسلة التصنيف (CC) في بيئة عادلة.
