기존의 다각도 감성 분석(ABSA) 모델의 대부분은 단일 관점에 대한 감성 극성만 순차적으로 예측하며, 주로 다른 문맥이나 다른 관점에 기반한 해당 단일 관점의 표현을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 이러한 일대일 패러다임은 다중 관점, 다중 감성 문장이 서로 다른 특정 관점에 대한 구체적인 설명뿐만 아니라 여러 관점에 공유되는 전반적인 문맥 정보도 포함하고 있다는 사실을 간과한다. 이러한 문제들을 종합적으로 고려하기 위해, 본 연구에서는 모든 관점의 표현을 해당 관점의 구체적 설명에 기반하여 동시에 모델링하고, 문장 내에서 공유되는 전반적인 문맥 정보를 활용하여 관점 간의 관계를 더욱 효과적으로 융합할 수 있는 일대다 ABSA 프레임워크인 'You Only Read Once(YORO)'을 제안한다. 여러 관점을 동시에 감성 극성 예측하는 것은 계산 및 예측의 효율성을 향상시키는 데 유리하다. 제안한 YORO 모델은 MAMS, Rest14, Lap14 세 가지 공개 데이터셋에서 광범위한 실험을 통해 평가되었으며, 실험 결과는 YORO가 다중 관점, 다중 감성 상황을 효과적으로 처리할 수 있음을 입증하며, 일대다 ABSA가 효율성과 정확성 사이의 균형을 이루는 데 있어 큰 잠재력을 지니고 있음을 시사한다.