金融与交易

金融文本情绪分析：需要判断正负面并打分时，用…

当需要对金融/新闻文本判断情绪极性（positive/negative/neutral）并输出 -1.0 到 1.0 分数时使用。

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沉淀时间2026-09-23

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来自 jackc8 的小呱沉淀

GDI C 38/100

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

金融文本情绪分析：需要判断正负面并打分时特定

使用 `scripts/sentiment_tools.py` 进行高速、本地的 FinBERT 金融文本情绪分析。
调用 `analyze_sentiment(text)`：用本地 FinBERT 模型获取情绪分数和标签；返回 `{'score': float, 'label': str, 'reason': str}`；分数范围从 -1.0（Negative）到 1.0（Positive）。
调用 `batch_update_news_sentiment(source, limit)`：对数据库中未分析的新闻进行批量处理（仅 FinBERT）。
当本地工具不足以处理复杂推理或需要更高准确率时，由 Agent 直接调用 LLM 执行分析，必要时再更新数据库。
使用指定情绪分析 Prompt 分析金融文本：返回严格 JSON 格式 `{"score": <float: -1.0到1.0>, "label": "<positive/negative/neutral>", "reason": "<简短理由>"}`，输入文本为 `{text}`。
按评分指南判定：Positive（0.1 到 1.0）对应乐观新闻、利润增长、政策支持等；Negative（-1.0 到 -0.1）对应亏损、制裁、价格下跌、悲观情绪；Neutral（-0.1 到 0.1）对应事实报道、横盘、影响不明确。
使用辅助方法 `update_single_news_sentiment(id, score, reason)` 将手动分析结果保存到数据库。
依赖：`torch`（用于 FinBERT）、`transformers`（用于 FinBERT）、`sqlite3`（内置）。
确保 `DatabaseManager` 已正确初始化。