论文题目（Title）：MVP: Multi-view Prompting Improves Aspect Sentiment Tuple Prediction
研究问题（Question）：多视图提示对方面情感元组检测的影响
研究动机（Motivation）：现有的研究通常以固定的顺序预测情感元素，忽略了情感元组中元素的相互依赖性和语言表达的多样性对结果的影响。
主要贡献（Contribution）：
1. 引入了一种基于元素顺序的提示学习方法MVP，该方法通过聚合多视图结果来改进情绪元组的预测；
2. 多任务MVP是第一个在各种ABSA任务上显著优于特定任务模型的单一模型。
研究思路（Idea）：利用人类在推理和决策中从不同角度解决问题的直觉，将不同顺序预测的情绪元素聚合在一起。MVP引入基于元素顺序的提示学习来控制情绪元素的预测顺序，实现不同的目标表达。MVP通过接收来自多个视图的信息来减轻固定顺序的不完整性和不稳定性，同时通过元素的排列减轻生成方法的潜在错误积累。
具体地说,MVP引入元素顺序提示，引导语言模型生成多个情感元组，每个元组具有不同的元素顺序，然后通过投票选择最合理的元组。MVP可以自然地将多视图和多任务分别建模为元素的排列和组合，在单个模型上优于先前针对多个ABSA任务的特定任务设计方法。
研究方法（Method）：
研究过程（Process）：
1.数据集（Dataset）:10个
2.评估指标（Evaluation）:F1
3.实验结果（Result）
总结（Conclusion）：利用从不同角度解决问题的直觉，MVP推进了元组结构预测的生成建模研究。通过组合和排列情感元素，多任务模型在各种ABSA任务上大大优于特定于任务的模型。详细的实验表明，该方法在有监督和低资源设置的基准数据集上显著提高了最先进的水平。
