為了將連續情緒表示轉換為更具解釋性的情緒標籤，可以考慮以下幾個方法：
情緒詞彙擴展：利用情緒詞彙庫（如NRC-VAD詞彙庫）來建立一個更豐富的情緒標籤系統。通過將連續的VAD（Valence, Arousal, Dominance）分數映射到多維情緒空間，並根據相似性選擇最接近的情緒詞彙，這樣可以生成更具語義意義的情緒標籤。
基於聚類的標籤生成：使用K-means聚類等無監督學習方法，將連續情緒數據分組，並為每個聚類分配一個解釋性情緒標籤。這樣可以根據情緒的相似性來生成標籤，從而提高標籤的解釋性。
多層次情緒標籤系統：設計一個多層次的情緒標籤系統，將情緒分為基本情緒和複雜情緒。基本情緒可以作為第一層標籤，而複雜情緒則可以根據具體情境進一步細分，這樣可以提供更具體的情緒描述。
用戶反饋機制：建立一個用戶反饋系統，讓用戶能夠對模型生成的情緒標籤進行評價和調整。這樣不僅可以提高標籤的準確性，還能使模型更好地適應用戶的需求和偏好。