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案例介绍
搭建面向 A 股市场的舆情分析系统，每日爬取 50+ 财经网站与股吧评论共 20 万 + 条文本。基于 BERT 微调实现情感分类（正 / 负 / 中性）与事件抽取（业绩、并购、监管等 12 类），结合 LSTM 做情绪时序预测。模型 F1 值 0.89，单日处理量 50 万条。回测显示基于舆情信号的选股策略年化超额收益 15.6%。技术栈：Python、Transformers、Scrapy、Elasticsearch、FastAPI。
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搭建面向 A 股市场的舆情分析系统，每日爬取 50+ 财经网站与股吧评论共 20 万 + 条文本。基于 BERT 微调实现情感分类（正 / 负 / 中性）与事件抽取（业绩、并购、监管等 12 类），结合 LSTM 做情绪时序预测。模型 F1 值 0.89，单日处理量 50 万条。回测显示基于舆情信号的选股策略年化超额收益 15.6%。技术栈：Python、Transformers、Scrapy、Elasticsearch、FastAPI。
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