يُقدّم هذا البحث منهجًا مبتكرًا لاستشعار المشاعر في المحادثات وتحليل تفكير تحوّل المشاعر (Emotion Flip Reasoning) ضمن مسابقة SemEval-2024، مع تركيز خاص على تحليل اللغة المختلطة بين الهندية والإنجليزية. من خلال دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع التدريب المُوجّه بالتعليمات (Instruction-based Fine-tuning) وتقنية التكييف منخفض الرتبة المُكمّلة بالكمّية (QLoRA)، يقدّم هذا الدراسة تقنيات مبتكرة مثل "Sentext-height" واستراتيجيات توجيه متقدمة، لتمكين التحليل الدقيق للمشاعر في بيانات محادثات مختلطة لغويًا. وقد أظهرت نتائج العمل المقترح كفاءة فعّالة في التغلب على التحيّز في التصنيف (label bias) والتعقيدات المرتبطة باللغات المختلطة. وحقق فريقنا المراتب 5 و3 و3 على التوالي في المهام 1 و2 و3. يُسهم هذا البحث في تقديم رؤى وطرق قيمة لتحسين نماذج استشعار المشاعر، مُبرزًا الأهمية المستمرة للبحث المتواصل في هذا المجال.