构建金融新闻与社交媒体情感分析模型实战指南

领域继续预训练（Domain-Adaptive Pre-training）
用金融领域的文本数据（比如东方财富、雪球、财新网）让BERT再“进修”一下。这样模型会更懂行业术语。

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 假设已经准备好金融领域无监督文本
# 这里省略数据处理部分

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./finetuned_bert',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=finance_corpus_dataset,
)
trainer.train()

有监督微调
拿标注好的金融情感数据（比如“利好”、“利空”、“中性”）训练分类模型。这一步千万不要偷懒！我以前偷懒直接用财经新闻标题，结果模型识别率惨不忍睹，后来老老实实人工标注了一批，效果提升明显。
```
from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./finetuned_bert', num_labels=3)
# 数据集处理与训练过程同理
```

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 加载数据集
dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': 'finance_train.csv', 'test': 'finance_test.csv'})

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=128)

tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets['train'],
    eval_dataset=tokenized_datasets['test'],
)

trainer.train()

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import SVC

# 预处理：词典打标签
def get_sentiment(text, dictionary):
    tags = [dictionary.get(word, 'neutral') for word in text.split()]
    return tags.count('positive') - tags.count('negative')

texts = ['市场暴涨，投资者信心大增', '遭遇崩盘，损失惨重']
labels = [1, 0]  # 1 正面，0 负面
sentiment_scores = [get_sentiment(t, finance_dict) for t in texts]

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
import numpy as np
X = np.hstack((X.toarray(), np.array(sentiment_scores).reshape(-1, 1)))

clf = SVC()
clf.fit(X, labels)

import torch
from transformers import BertModel

class BertWithDictFeature(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.classifier = torch.nn.Linear(self.bert.config.hidden_size + 1, 3)  # 1为词典得分

    def forward(self, input_ids, attention_mask, dict_score):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        cls_output = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
        concat = torch.cat([cls_output, dict_score.unsqueeze(1)], dim=1)
        logits = self.classifier(concat)
        return logits

// Vue + ECharts 动态折线图示例
<template>
  <v-chart :option="option" />
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      option: {
        xAxis: { type: 'category', data: ['09:00', '09:05', '09:10'] },
        yAxis: { type: 'value' },
        series: [{ data: [0.2, 0.5, 0.8], type: 'line' }]
      }
    }
  }
}
</script>

# Flink流式窗口聚合伪代码
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, TimeCharacteristic
from pyflink.datastream.window import SlidingEventTimeWindows

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
env.set_stream_time_characteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

# 假设已经有Kafka数据流
stream = env.add_source(kafka_source)
sentiment_stream = stream.map(sentiment_analysis_function)
windowed = sentiment_stream \
    .key_by(lambda x: x['symbol']) \
    .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10), Time.minutes(1))) \
    .reduce(aggregate_sentiment)

场景	方法	准确率	F1分数	主要难点
A股新闻	BERT微调+词典	83%	0.81	黑天鹅事件、术语新词
港股社交媒体	XLM-R+词典+窗口平滑	80%	0.77	噪声大、情绪极端值
美股多语种新闻	mBERT+本地化词典	85%	0.83	分词/编码不一致

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目录

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微调策略：从通用到金融领域

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数据对比与效果分析

失败教训与反思

面临的挑战与未来发展方向

主要挑战

未来发展方向

总结

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