金融新闻分析

[jiaenyue]

利用InternLM2-7B模型微调， 进行金融新闻分析。

一、项目背景
随着金融市场日益复杂，及时获取并准确解读金融新闻对于投资者而言至关重要。然而，海量的金融新闻信息往往让人难以消化，传统的信息检索和分析方法难以满足高效精准的需求。近年来，大型语言模型 (LLM) 的发展为金融新闻分析提供了新的可能性。本项目为打造一款专为金融领域服务的LLM，利用强大的文本理解和分析能力，帮助投资者从浩瀚的信息中提取价值，做出更理性的投资决策。

二、项目目标
本项目旨在利用InternLM2-7B模型微调, 进行金融新闻分析，实现以下目标：

情感分析: 识别金融新闻中所表达的正面、负面或中性情感，帮助投资者了解市场情绪和新闻事件的潜在影响。
主题抽取: 自动提取金融新闻中的关键主题词和事件，方便投资者快速掌握新闻的核心内容。
预测分析: 基于训练好的模型，利用金融新闻数据对未来市场走势进行趋势预测，为投资者提供投资参考。

三、小组成员
jiaenyue
mellamoorzar