东方财富的java笔试题-STOCK_PRICE_FINBERT:对于中文评论，使用Finbert模型进行极性分析并预测股价上涨

东方财富的java笔试题STOCK_PRICE_FINBERT 以guba的评论为初始语料，利用Finbert模型分析中文评论的极性，预测股价上涨。 项目性质 该项目主要由爬虫、Finbert模型和假设检验组成。 爬虫技术使用Xpath和Json技术在东方财富网的股票吧论坛上爬取了20W的评论。 Finbert 模型支持逐层解冻和梯度累积。 同时，每个epoch对数据集进行随机分割，不仅增加了模型训练的随机性，降低了过拟合的风险，而且可以在一定程度上缓解小样本的问题。 最后封装了bert模型，方便以后的模型扩展，给Finbert赋予了Sklearn接口。 假设检验用于评估一定时期内极性与股票收益的相关程度。 代码的使用 单击下面的链接下载预训练的 bert 模型并将其放置在 /models/language_model/ 中。 待解决的问题 社会评论话题分散，大量脏数据难以清理，严重影响模型性能。