【源码】基于PyTorch的股市金融情感分析系统——Gubaemotion

项目简介

本项目利用深度学习模型对股市金融文本开展情感分析。提供BiLSTM_attention、transformer、bert_base_chinese等多个情感分类模型，用于股吧评论的情感分类，适用于股市金融领域的情感倾向分析，助力投资者了解市场动态与公众情绪。

项目的主要特性和功能

1. 拥有丰富的深度学习模型，可灵活选择以适配不同任务需求。
2. 支持中文数据集，用于股市金融领域的情感分析，数据集含11707条人工标记的情绪标签。
3. 支持调用Huggingface中的模型或本地存储的模型参数进行微调。
4. 提供详细的使用说明和参数配置，方便用户快速上手。
5. 重点关注ERNIE模型的应用，介绍其相较于其他模型的优势。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 安装必要的依赖库，包括python3.9、pytorch、tqdm和scikit - learn。 2. 根据提供的路径，加载预训练模型和分词器。 3. 按照使用说明调用模型进行情感分类，例如使用ERNIE模型进行微调。 4. 可通过提供的demo代码进行模型测试，查看分类结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】