초록
생성 방법은 지정된 형식으로 감성 요소 시퀀스를 생성함으로써 측면 기반 감성 분석을 크게 촉진합니다. 그러나 기존 연구는 일반적으로 고정된 순서로 감성 요소를 예측하는데, 이는 감성 튜플 내 요소 간의 상호 의존성과 언어 표현의 다양성이 결과에 미치는 영향을 무시합니다. 본 연구에서는 다양한 관점에서 인간처럼 문제를 해결하는 과정의 직관성을 활용하여 다른 순서로 생성된 감성 요소를 집계하는 다중 관점 프롬프팅(Multi-view Prompting, MvP)을 제안합니다. 구체적으로, MvP는 요소 순서 프롬프팅(element order prompts)을 도입하여 언어 모델이 여러 개의 감성 튜플을 생성하도록 유도하고, 각 튜플은 서로 다른 요소 순서를 가집니다. 그런 다음 투표를 통해 가장 합리적인 튜플을 선택합니다. MvP는 각각 요소들의 순열과 조합으로 다중 관점과 다중 작업을 자연스럽게 모델링할 수 있으며, 단일 모델로 여러 ABSA(Aspect-Based Sentiment Analysis) 작업에서 이전 작업별로 설계된 방법들을 능가합니다. 광범위한 실험 결과, MvP는 4개 벤치마크 작업의 10개 데이터셋에서 최신 성능을 크게 발전시키고, 저자원 환경에서도 매우 효과적으로 작동함이 확인되었습니다. 상세한 평가는 MvP의 유효성, 유연성 및 태스크 간 전이 가능성을 검증하였습니다.