金融市场的波动受多种因素影响,其中舆情是重要的影响因素之一。推特作为一个重要的社交媒体平台,包含了大量的用户信息,用户可以通过推特表达自己的情感、观点等。因此,对推特文本进行情感分析,可以帮助我们更好地了解市场的情绪,从而更好地预测市场的走势。本项目旨在对金融相关的推特文本进行情感分析,探究推特文本的情感与金融市场的关系。
本项目使用的数据集为金融相关的推特文本数据集zeroshot/twitter-financial-news-sentiment,数据集包含了推特文本以及对应的情感标签。 数据集分为:训练集和验证集,其中训练集包含了9938条推特文本,验证集包含了2486条推特文本。
python3 -m src.finsen ChatGLM3_loftq.yaml
cd src/benchmark
python3 benchmark.py