项目背景
金融新闻情感分析是自然语言处理在金融领域的典型应用。核心目标是判断一篇新闻对市场的影响倾向：积极、消极还是中性。
第一版项目重点不追求复杂模型堆叠，而是把完整流程跑通：采集新闻、清洗文本、构造标签、训练模型、评估效果，并把结果整理成可以展示的报告和页面。
可以展示的内容
这个项目可以展示的不只是模型结果，还包括问题定义、数据处理、实验对比和部署意识。对个人技术站来说，最有价值的是把每个阶段拆成文章，让读者看到完整的工程思路。
后续规划
后续可以把模型封装成一个小型在线 Demo：用户输入一段金融新闻文本，页面返回积极、中性或消极倾向，并展示关键词或置信度。