del = BertForSequenceClassification.fropretrained(bert-base-chinese, nulabels=3)
# 設定訓練引數
training_args = TrainingArgunts(
output_dir=./results,
nutrain_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
evaluation_strategy=epoch,
)
# 建立Trainer並開始微調
trainer = Trainer(
del=del,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset【train】,
eval_dataset=tokenized_dataset【test】,
)
trainer.train
程式碼跑起來了。林晨的筆記型電腦風扇開始嗡嗡作響，GPU佔用率跳到了98%。他看著螢幕上滾動的損失（loss）值逐漸下降，準確率（accuracy）緩緩上升，一種熟悉的、久違的成就感湧上心頭。
三個小時後，微調完成。他在測試集上評估，準確率達到了92.7%。對於一個下午鼓搗出來的小實驗，這個結果相當不錯。
林晨新建了一個Python指令碼，輸入一段自己編的評論：“這款手機電池續航太差了，半天就沒電，而且拍照模糊，非常失望”。執行模型預測。
模型輸出：負面（置信度0.96）。
他又輸入：“物流超快，包裝完好，產品跟描述一模一樣，價效比很高，推薦”！
模型輸出：正面（置信度0.94）。
“成功了”！林晨握了握拳，臉上露出笑容。雖然這只是最基礎的分類，雖然電商評論和財經文字在語言風格、專業術語上差異巨大，但這條路走通了。
他關掉實驗程式碼，開啟“晨曦一號”的專案資料夾。在“資料模組”子目錄下，他新建了一個資料夾，命名為NLP_Data。
“下一步，得想辦法獲取財經領域的文字資料”。林晨盤算著，“上市公司公告、券商研報、權威財經媒體的新聞、雪球、股吧等社群的討論……這些資料清洗、標註後，就能用來微調一個專業的‘金融情感BERT’”。
他甚至想到了更遠的應用場景：即時監控社交媒體上對某家公司的輿論風向變化，或許能比財報更早發現潛在風險；分析央行或監管機構的政策表述，捕捉措辭的微妙差異，預判政策走向；自動解讀冗長的上市公司年報，提取關鍵財務資料和風險提示……
窗外，天色已暗。鵬城的燈火次第亮起，勾勒出城市的天際線。書房裡，只有螢幕的光映在林晨專注的臉上。
他忽然意識到，自己正站在一個奇妙的交匯點上。一邊是冰冷嚴謹的數字與機率（量化交易），另一邊是複雜多變的人類語言與情緒（NLP）。而AI，正是連線這兩端的橋樑。
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