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