يهدف تطبيق العلة في الاستدلال العاطفي (Causal Emotion Entailment) إلى تحديد التصريحات السببية المسؤولة عن التصريح المستهدف الذي يتميز بعاطفة غير محايدة في المحادثات. كانت الأعمال السابقة محدودة في فهم سياق المحادثة بشكل شامل وفي استدلال دقيق للسبب العاطفي. بهدف معالجة هذه القضايا، نقترح شبكة التفاعل السببي المدعومة بالمعرفة (Knowledge-Bridged Causal Interaction Network - KBCIN)، والتي تستفيد من المعرفة الشائعة كجسور ثلاثية. بشكل خاص، نقوم ببناء رسم بياني للمحادثة لكل محادثة واستخدام المعرفة الشائعة المحورها حول الأحداث كجسر على المستوى الدلالي (S-bridge) لالتقاط الارتباطات العميقة بين التصريحات في سياق المحادثة عبر وحدة الانتباه الرسومية المعززة بالمعرفة الشائعة (CSK-Enhanced Graph Attention module). بالإضافة إلى ذلك، تعمل المعرفة الشائعة الاجتماعية كجسر على مستوى العاطفة (E-bridge) وكجسر على مستوى الفعل (A-bridge) لربط التصريحات المرشحة بالتصريح المستهدف، مما يوفر أدلة سببية واضحة لوحدة التفاعل العاطفي (Emotional Interaction module) ووحدة التفاعل الفعلي (Actional Interaction module) لاستدلال العاطفة المستهدفة. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا حقق أداءً أفضل من معظم النماذج الأساسية. يمكن الوصول إلى شفرتنا المصدرية بشكل عام على الرابط https://github.com/circle-hit/KBCIN.