问题定义
先确定分析的是新闻标题、正文摘要还是完整正文。不同文本长度会影响分词、特征提取和模型选择。
数据标注
第一版可以使用积极、中性、消极三分类。标签需要有明确标准，比如是否表达利好、风险、下跌压力或中性事实描述。
数据处理
处理流程包括去重、清洗噪声、统一编码、分词、去停用词、特征提取和样本划分。流水线越清晰，项目越容易复现。
模型选择
建议至少比较一个基线方法和一个主模型。比如词典规则作为基线，TF-IDF + 逻辑回归作为传统机器学习模型，再扩展到深度学习模型。
结果展示
最终展示不能只写准确率。更有价值的是说明哪些词影响判断、哪些类别容易混淆，以及模型在真实新闻上的表现边界。