Прошу прощения,  я изменил своё мнение. Мой предыдущий ответ теперь кажется мне бессмысленным.

Вы совершенно правы — можно натренировать модель определять эмоциональную окраску фрагментов текста (это уже сделано) и генерировать текст, соответствующий определённому набору или последовательности эмоций (возможно, кто-то это уже тоже сделал, например для написания рекламных текстов или поддельных отзывов на товары и услуги). Проблема не в этих двух шагах и их объединении, а в том, что такую комбинацию кодирования и декодирования вряд ли можно назвать *переводом*. Дело в том, что размерность пространства эмоций существенно меньше размерности пространства текстов: в то время как эмоциональная окраска текста определяется относительно однозначно, обратное преобразование существенно неоднозначно, то есть одному набору эмоций соответствует великое множество совершенно разных текстов, никак между собой не связанных, не считая сходной эмоциональной окрашенности.

Позвольте в качестве примера привести аналогичное, но более простое преобразование, сопоставляющее каждому слову текста соответствующую часть речи («яблоко» → существительное, «красное» → прилагательное и т. д.). Это аналог вырожденного отображения текста в соответствующие эмоции. Возьмём простое предложение: «Наша Таня громко плачет». Оно преобразуется в последовательность «местоимение, существительное, наречие, глагол». По этой последовательности нетрудно породить предложения (в том числе и осмысленные), однако они, вообще говоря, не будут иметь никакого отношения ни к Тане, ни к плачу. Например, это может быть «Мой приятель метко стреляет» или «Его сердце радостно забилось». (Можно генерировать второе предложение и на другом языке, хотя там могут быть нюансы, например с порядком слов.) Если вы согласны считать подобную процедуру кодирования и «декодирования» в некотором смысле «переводом», то проблем нет.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence