完成股吧数据分析项目：

1. 修复词云断句问题 - 添加英文单词过滤
2. 创建 Word2Vec + CNN 情绪感知模型
3. 创建情绪时间序列分析脚本（基于大连理工大学情感词典）
4. 添加停用词文件（1427个中英文停用词）
5. 更新 analyze.py 保存时间字段 post_publish_time
6. 更新 requirements.txt 添加必要依赖

README.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+# 股吧数据爬取与情感分析系统
+
+基于东方财富网股吧数据的爬虫系统，支持数据爬取、情感分析和关键词挖掘。
+
+## 功能特性
+
+- 🕷️ **股吧数据爬取** - 自动爬取指定股票的股吧帖子
+- 😊 **情感分析** - 基于大连理工大学情感词汇本体进行情绪计算
+- 🔍 **关键词挖掘** - 使用TF-IDF算法提取热门话题
+- 📊 **可视化输出** - 生成词云、情绪分布图等可视化图表
+
+## 项目结构
+
+```
+guba2vec/
+├── spider.py              # 股吧数据爬虫
+├── sentiment_analysis.py  # 情感分析模块
+├── analyze.py             # TF-IDF关键词分析
+├── requirements.txt       # 依赖列表
+├── 大连理工大学中文情感词汇本体.xlsx  # 情感词典
+└── data/                  # 爬取数据存储目录
+    └── guba_*.json/xlsx
+```
+
+## 安装依赖
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## 使用方法
+
+### 1. 爬取股吧数据
+
+```bash
+python spider.py
+```
+
+默认爬取以下游戏行业股票：
+- 完美世界 (002624)
+- 三七互娱 (002555)
+- 巨人网络 (002558)
+- 世纪华通 (002602)
+- 昆仑万维 (300418)
+- 游族网络 (002174)
+- 掌趣科技 (300315)
+- 吉比特 (603444)
+
+爬取结果保存在 `data/` 目录下，包含 JSON 和 Excel 两种格式。
+
+### 2. 情感分析
+
+```bash
+python sentiment_analysis.py
+```
+
+基于大连理工大学中文情感词汇本体进行情绪分析，支持7种情绪类型：
+- 正面情绪：快乐、好评、惊讶
+- 负面情绪：愤怒、悲伤、恐惧、厌恶
+
+分析结果保存在 `sentiment_output/` 目录，包含：
+- 各股票详细情感数据（CSV）
+- 情绪统计汇总（CSV）
+- 可视化图表（PNG）
+
+### 3. 关键词分析
+
+```bash
+python analyze.py
+```
+
+使用TF-IDF算法提取关键词并生成词云，结果保存在 `output/` 目录。
+
+## 核心模块说明
+
+### spider.py
+
+主要函数：
+- `fetch_guba_data(code, page, page_size, sort_type)` - 爬取单页数据
+- `fetch_stock_posts(code, name, pages, page_size)` - 爬取多页数据
+- `save_to_json(data, name, filename)` - 保存为JSON格式
+- `save_to_excel(data, name, filename)` - 保存为Excel格式
+
+### sentiment_analysis.py
+
+主要函数：
+- `build_sentiment_dictionary()` - 构建情感词典
+- `emotion_caculate(text, sentiment_dict)` - 计算文本情绪
+- `load_and_analyze_data(data_dir, output_dir)` - 批量分析数据
+- `generate_visualizations()` - 生成可视化图表
+
+### analyze.py
+
+主要函数：
+- `clean_text(text)` - 文本清洗
+- `tokenize(text)` - 中文分词
+- `calculate_tfidf(texts)` - 计算TF-IDF
+- `get_top_keywords()` - 获取Top关键词
+- `generate_wordcloud()` - 生成词云
+
+## 情感词典
+
+使用 **大连理工大学中文情感词汇本体**（需自行准备），包含：
+- 27469个情感词汇
+- 7种情感分类
+- 3种强度等级
+- 2种极性（正面/负面）
+
+备用方案：内置简化版情感词典，包含约200个常用情感词。
+
+## 数据格式
+
+### 爬取数据 (JSON)
+```json
+{
+  "stock_code": "002624",
+  "stock_name": "完美世界",
+  "total_pages": 10,
+  "total_posts": 200,
+  "crawl_time": "2024-01-01T12:00:00",
+  "posts": [
+    {
+      "post_id": "123456",
+      "post_title": "标题",
+      "post_content": "内容",
+      "post_user": {"user_nickname": "用户名"},
+      "post_publish_time": "2024-01-01 10:00",
+      "post_click_count": 100,
+      "post_comment_count": 10,
+      "post_like_count": 5
+    }
+  ]
+}
+```
+
+### 情感分析结果 (CSV)
+| 帖子ID | 标题 | 内容 | positive | negative | sentiment_score |
+|--------|------|------|----------|----------|-----------------|
+| 123456 | ... | ... | 5 | 2 | 3 |
+
+## 注意事项
+
+1. 爬虫使用模拟移动端请求，请合理控制爬取频率
+2. 情感词典文件需放置在项目根目录
+3. 首次运行可能需要下载jieba分词字典
+4. 生成词云需要系统安装中文字体（默认使用SimHei）
+
+## 依赖列表
+
+| 库 | 版本 | 用途 |
+|----|------|------|
+| requests | >=2.28.0 | HTTP请求 |
+| pandas | >=2.0.0 | 数据处理 |
+| openpyxl | >=3.1.0 | Excel读写 |
+| jieba | >=0.42.1 | 中文分词 |
+| scikit-learn | >=1.3.0 | TF-IDF计算 |
+| numpy | >=1.24.0 | 数值计算 |
+| matplotlib | >=3.7.0 | 可视化 |
+| wordcloud | >=1.9.0 | 词云生成 |
+
+## License
+
+MIT License

analyze.py

@@ -10,17 +10,30 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import matplotlib
 matplotlib.use('Agg')  # 使用非交互式后端
 
-# 中文停用词表
+def load_stopwords(filepath='stopwords.txt'):
-STOPWORDS = {
+    """从文件加载停用词"""
+    stopwords = set()
+    if os.path.exists(filepath):
+        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                word = line.strip()
+                if word:
+                    stopwords.add(word)
+        print(f"已加载 {len(stopwords)} 个停用词")
+    else:
+        print(f"警告：停用词文件 {filepath} 不存在，使用默认停用词")
+        stopwords = {
             '的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要',
             '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这', '那', '有', '吗', '吧', '呢', '啊', '呀', '什么', '怎么',
             '为什么', '哪里', '谁', '多少', '几', '个', '只', '条', '把', '本', '篇', '次', '天', '今天', '明天', '昨天', '又',
-    '再', '还', '已经', '还是', '还是', '但是', '可是', '不过', '只是', '只有', '就是', '还是', '或者', '还是', '还是',
+            '再', '还', '已经', '还是', '但是', '可是', '不过', '只是', '只有', '就是', '或者', '跟', '和', '与', '及', '或',
-    '这个', '那个', '这些', '那些', '那么', '这么', '怎么', '如何', '因为', '所以', '虽然', '但是', '如果', '就', '那么',
-    '跟', '和', '与', '及', '或', '还是', '还是', '还是', '还是', '还是', '还是', '还是', '还是', '还是', '还是',
             '股吧', '东方财富', '帖子', '发表', '回复', '点击', '查看', '更多', '原文', '转发', '分享', '收藏', '评论', '点赞',
             'http', 'https', 'com', 'cn', 'www', 'net', 'org'
         }
+    return stopwords
+
+# 加载停用词
+STOPWORDS = load_stopwords()
 
 def clean_text(text):
     """清洗文本"""
@@ -32,10 +45,11 @@ def clean_text(text):
     text = re.sub(r'<.*?>', '', text)
     # 移除表情符号
     text = re.sub(r'\[.*?\]', '', text)
-    # 移除特殊字符
+    # 移除纯英文和数字混合的无效标记（如 sh123、abc456等）
+    text = re.sub(r'\b[a-zA-Z]+\d+\b', '', text)
+    text = re.sub(r'\b\d+[a-zA-Z]+\b', '', text)
+    # 移除特殊字符（保留中文、英文、数字）
     text = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', text)
-    # 移除数字
-    text = re.sub(r'\d+', '', text)
     # 移除多余空格
     text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
     return text
@@ -43,9 +57,21 @@ def clean_text(text):
 def tokenize(text):
     """中文分词"""
     words = jieba.lcut(text)
-    # 过滤停用词和短词
+    # 过滤停用词、短词、纯英文单词和无意义字符
-    words = [w for w in words if w not in STOPWORDS and len(w) > 1]
+    filtered_words = []
-    return words
+    for w in words:
+        # 跳过停用词和短词
+        if w in STOPWORDS or len(w) <= 1:
+            continue
+        # 检查是否是纯英文单词
+        if re.match(r'^[a-zA-Z]+$', w):
+            # 过滤掉纯英文单词（通常是论坛标记、无意义的缩写等）
+            continue
+        # 检查是否包含无意义的英文字符组合
+        if re.match(r'^[a-zA-Z\s]+$', w):
+            continue
+        filtered_words.append(w)
+    return filtered_words
 
 def load_data(data_dir='data'):
     """加载所有股票数据"""
@@ -74,6 +100,7 @@ def load_data(data_dir='data'):
                     for post in posts:
                         content = post.get('post_content', '')
                         title = post.get('post_title', '')
+                        publish_time = post.get('post_publish_time', '')
                         full_text = f"{title} {content}".strip()
                         
                         if full_text:
@@ -81,6 +108,7 @@ def load_data(data_dir='data'):
                                 'stock_code': stock_code,
                                 'stock_name': stock_name,
                                 'post_id': post.get('post_id'),
+                                'post_publish_time': publish_time,
                                 'text': full_text,
                                 'clean_text': clean_text(full_text)
                             })

requirements.txt

@@ -7,3 +7,6 @@ numpy>=1.24.0
 matplotlib>=3.7.0
 seaborn>=0.12.0
 wordcloud>=1.9.0
+gensim>=4.3.0
+tensorflow>=2.10.0
+keras>=2.10.0

sentiment_time_series.py

@@ -0,0 +1,297 @@
+import os
+import json
+import re
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+import matplotlib.pyplot as plt
+import matplotlib
+matplotlib.use('Agg')
+import jieba
+
+# 设置中文字体
+plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'SimSun', 'Arial Unicode MS']
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+
+# 加载停用词
+def load_stopwords(filepath='stopwords.txt'):
+    stopwords = set()
+    if os.path.exists(filepath):
+        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                word = line.strip()
+                if word:
+                    stopwords.add(word)
+    return stopwords
+
+STOPWORDS = load_stopwords()
+
+# ============================================================
+# 构建情感词典（参照 sentiment_analysis.py）
+# ============================================================
+def build_sentiment_dictionary():
+    """使用大连理工大学中文情感词汇本体构建情感词典"""
+    
+    dict_path = '大连理工大学中文情感词汇本体.xlsx'
+    
+    try:
+        df = pd.read_excel(dict_path)
+        df = df[['词语', '词性种类', '词义数', '词义序号', '情感分类', '强度', '极性']]
+        
+        Happy = []
+        Good = []
+        Surprise = []
+        Anger = []
+        Sad = []
+        Fear = []
+        Disgust = []
+        
+        for idx, row in df.iterrows():
+            if row['情感分类'] in ['PA', 'PE']:
+                Happy.append(row['词语'])
+            if row['情感分类'] in ['PD', 'PH', 'PG', 'PB', 'PK']:
+                Good.append(row['词语'])
+            if row['情感分类'] in ['PC']:
+                Surprise.append(row['词语'])
+            if row['情感分类'] in ['NA']:
+                Anger.append(row['词语'])
+            if row['情感分类'] in ['NB', 'NJ', 'NH', 'PF']:
+                Sad.append(row['词语'])
+            if row['情感分类'] in ['NI', 'NC', 'NG']:
+                Fear.append(row['词语'])
+            if row['情感分类'] in ['NE', 'ND', 'NN', 'NK', 'NL']:
+                Disgust.append(row['词语'])
+        
+        # 添加股票相关词汇
+        stock_positive = ['涨', '上涨', '暴涨', '拉升', '涨停', '盈利', '收益', '赚钱', '赚', 
+                         '利好', '增长', '上升', '增加', '发展', '进步', '提升', '改善', '突破',
+                         '创新', '优势', '超预期', '亮眼', '惊艳', '奇迹']
+        stock_negative = ['跌', '下跌', '暴跌', '跳水', '跌停', '亏损', '亏钱', '赔', '损失',
+                         '套牢', '垃圾', '恶心', '坑爹', '骗局', '雷', '爆雷', '崩盘', '退市']
+        
+        Good.extend(stock_positive)
+        Disgust.extend(stock_negative)
+        
+        Positive = Happy + Good + Surprise
+        Negative = Anger + Sad + Fear + Disgust
+        
+        print(f'大连理工大学情感词典加载完成')
+        print(f'  正面情感词: {len(Positive)}个')
+        print(f'  负面情感词: {len(Negative)}个')
+        
+        return {
+            'Happy': Happy,
+            'Good': Good,
+            'Surprise': Surprise,
+            'Anger': Anger,
+            'Sad': Sad,
+            'Fear': Fear,
+            'Disgust': Disgust,
+            'Positive': Positive,
+            'Negative': Negative
+        }
+        
+    except Exception as e:
+        print(f'加载大连理工大学情感词典失败: {e}')
+        print('使用简化版情感词典')
+        return build_simplified_dictionary()
+
+def build_simplified_dictionary():
+    """构建简化的中文情感词典（备用方案）"""
+    
+    Happy = ['开心', '快乐', '高兴', '喜悦', '愉快', '欣喜', '欢乐', '欢喜', '幸福',
+             '满意', '满足', '欣慰', '愉悦', '畅快', '乐观', '积极', '美好', '成功']
+    
+    Good = ['好', '优秀', '出色', '精彩', '卓越', '杰出', '优良', '良好', '完美', '不错',
+            '涨', '上涨', '暴涨', '拉升', '涨停', '盈利', '收益', '赚钱', '赚', '利好',
+            '增长', '上升', '增加', '发展', '进步', '提升', '改善', '突破', '创新', '优势']
+    
+    Surprise = ['惊喜', '意外', '震惊', '惊讶', '震撼', '神奇', '奇迹', '惊艳', '亮眼', '超预期']
+    
+    Anger = ['愤怒', '生气', '恼火', '气愤', '暴怒', '愤慨', '愤恨', '震怒', '发怒',
+             '骂', '垃圾', '恶心', '坑爹', '骗局', '欺骗', '欺诈', '造假', '腐败', '黑暗']
+    
+    Sad = ['伤心', '难过', '悲伤', '痛苦', '悲哀', '沮丧', '失望', '绝望', '低落', '悲观',
+           '跌', '下跌', '暴跌', '跳水', '跌停', '亏损', '亏钱', '赔', '损失', '套牢']
+    
+    Fear = ['害怕', '恐惧', '担心', '担忧', '恐慌', '不安', '焦虑', '忧虑', '紧张', '恐怖',
+            '风险', '危机', '危险', '下跌', '暴跌', '崩盘', '退市', '爆雷', '雷', '怕']
+    
+    Disgust = ['厌恶', '恶心', '反感', '讨厌', '鄙视', '唾弃', '不屑', '蔑视', '嫌弃',
+               '垃圾', '废物', '不行', '差劲', '差', '烂', '渣', '骗局']
+    
+    Positive = Happy + Good + Surprise
+    Negative = Anger + Sad + Fear + Disgust
+    
+    print(f'简化版情感词典构建完成')
+    print(f'  正面情感词: {len(Positive)}个')
+    print(f'  负面情感词: {len(Negative)}个')
+    
+    return {
+        'Happy': Happy,
+        'Good': Good,
+        'Surprise': Surprise,
+        'Anger': Anger,
+        'Sad': Sad,
+        'Fear': Fear,
+        'Disgust': Disgust,
+        'Positive': Positive,
+        'Negative': Negative
+    }
+
+# ============================================================
+# 情绪计算函数（参照 sentiment_analysis.py）
+# ============================================================
+def emotion_caculate(text, sentiment_dict):
+    """计算单条文本的情绪"""
+    
+    if not text or pd.isna(text):
+        return 0
+    
+    positive = 0
+    negative = 0
+    
+    wordlist = jieba.lcut(text)
+    
+    for word in wordlist:
+        # 跳过停用词和短词
+        if word in STOPWORDS or len(word) <= 1:
+            continue
+        
+        freq = wordlist.count(word)
+        
+        if word in sentiment_dict['Positive']:
+            positive += freq
+        if word in sentiment_dict['Negative']:
+            negative += freq
+    
+    sentiment_score = positive - negative
+    return sentiment_score
+
+# ============================================================
+# 时间序列分析
+# ============================================================
+def analyze_sentiment_trend():
+    """分析情绪时间序列趋势（使用情感词典）"""
+    print("="*60)
+    print("情绪时间序列分析（基于情感词典）")
+    print("="*60)
+    
+    # 构建情感词典
+    print("\n[1/5] 构建情感词典...")
+    sentiment_dict = build_sentiment_dictionary()
+    
+    # 加载数据
+    print("\n[2/5] 加载数据...")
+    df = pd.read_csv('output/all_posts.csv', encoding='utf-8-sig')
+    
+    # 检查是否有 post_publish_time 字段
+    if 'post_publish_time' not in df.columns:
+        print("警告：数据中没有 post_publish_time 字段，请先运行 analyze.py")
+        return
+    
+    # 转换时间戳
+    print("\n[3/5] 转换时间戳...")
+    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['post_publish_time'], errors='coerce')
+    df = df.dropna(subset=['timestamp'])
+    df['date'] = df['timestamp'].dt.date
+    
+    # 计算情绪得分
+    print("\n[4/5] 计算情绪得分...")
+    df['sentiment_score'] = df['clean_text'].apply(
+        lambda x: emotion_caculate(x, sentiment_dict)
+    )
+    
+    # 保存结果
+    df.to_csv('output/sentiment_analysis_result.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
+    print("  情绪分析结果已保存到: output/sentiment_analysis_result.csv")
+    
+    # 按股票分组分析
+    stock_groups = df.groupby('stock_code')
+    os.makedirs('output/plots', exist_ok=True)
+    
+    print("\n[5/5] 生成时间序列图表...")
+    for stock_code, group in stock_groups:
+        stock_name = group['stock_name'].iloc[0]
+        print(f"\n  分析 {stock_name} ({stock_code})...")
+        
+        # 按日期分组计算平均情绪
+        daily_sentiment = group.groupby('date')['sentiment_score'].agg(['mean', 'count']).reset_index()
+        daily_sentiment.columns = ['date', 'avg_sentiment', 'post_count']
+        
+        if len(daily_sentiment) < 2:
+            print(f"    数据不足，跳过")
+            continue
+        
+        # 绘制时间序列图
+        fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8), sharex=True)
+        
+        # 情绪趋势
+        ax1.plot(daily_sentiment['date'], daily_sentiment['avg_sentiment'], 
+                 marker='o', linestyle='-', color='b', label='日均情绪')
+        
+        # 添加移动平均线
+        daily_sentiment['MA3'] = daily_sentiment['avg_sentiment'].rolling(window=3).mean()
+        ax1.plot(daily_sentiment['date'], daily_sentiment['MA3'], 
+                 marker='', linestyle='--', color='r', label='3日移动平均')
+        
+        ax1.set_title(f'{stock_name} ({stock_code}) 情绪时间序列趋势', fontsize=14)
+        ax1.set_ylabel('情绪分数', fontsize=12)
+        ax1.axhline(y=0, color='gray', linestyle='-', linewidth=0.5)
+        ax1.grid(True)
+        ax1.legend()
+        
+        # 发帖量
+        ax2.bar(daily_sentiment['date'], daily_sentiment['post_count'], color='g', alpha=0.7)
+        ax2.set_xlabel('日期', fontsize=12)
+        ax2.set_ylabel('发帖数量', fontsize=12)
+        ax2.grid(True)
+        
+        plt.xticks(rotation=45)
+        plt.tight_layout()
+        
+        # 保存图表
+        plot_path = f'output/plots/sentiment_trend_{stock_name}.png'
+        plt.savefig(plot_path, dpi=100)
+        plt.close()
+        print(f"    图表已保存到: {plot_path}")
+        
+        # 输出统计信息
+        avg_sentiment = group['sentiment_score'].mean()
+        pos_count = (group['sentiment_score'] > 0).sum()
+        neg_count = (group['sentiment_score'] < 0).sum()
+        neu_count = (group['sentiment_score'] == 0).sum()
+        print(f"    平均情绪: {avg_sentiment:.4f}")
+        print(f"    正面帖子: {pos_count}, 负面帖子: {neg_count}, 中性帖子: {neu_count}")
+    
+    # 生成汇总报告
+    print("\n生成汇总报告...")
+    summary_data = []
+    for stock_code, group in stock_groups:
+        stock_name = group['stock_name'].iloc[0]
+        avg_sentiment = group['sentiment_score'].mean()
+        post_count = len(group)
+        pos_count = (group['sentiment_score'] > 0).sum()
+        neg_count = (group['sentiment_score'] < 0).sum()
+        neu_count = (group['sentiment_score'] == 0).sum()
+        
+        summary_data.append({
+            '股票代码': stock_code,
+            '股票名称': stock_name,
+            '帖子数量': post_count,
+            '平均情绪': round(avg_sentiment, 4),
+            '正面帖子': pos_count,
+            '负面帖子': neg_count,
+            '中性帖子': neu_count
+        })
+    
+    summary_df = pd.DataFrame(summary_data)
+    summary_df.to_csv('output/sentiment_summary.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
+    print("汇总报告已保存到: output/sentiment_summary.csv")
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("情绪时间序列分析完成！")
+    print("="*60)
+
+if __name__ == '__main__':
+    analyze_sentiment_trend()

spider.py

@@ -168,7 +168,7 @@ if __name__ == '__main__':
         print(f'{"="*50}')
         
         # 爬取10页数据
-        data = fetch_stock_posts(code, name, pages=10)
+        data = fetch_stock_posts(code, name, pages=30)
         
         if data and data['total_posts'] > 0:
             print(f'\n共获取 {data["total_posts"]} 条帖子')

train_sentiment_model.py

@@ -0,0 +1,229 @@
+import os
+import json
+import re
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
+from gensim.models import Word2Vec
+from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
+from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
+from tensorflow.keras.models import Sequential
+from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense, Dropout
+from tensorflow.keras.utils import to_categorical
+import jieba
+
+def load_stopwords(filepath='stopwords.txt'):
+    """从文件加载停用词"""
+    stopwords = set()
+    if os.path.exists(filepath):
+        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for line in f:
+                word = line.strip()
+                if word:
+                    stopwords.add(word)
+        print(f"已加载 {len(stopwords)} 个停用词")
+    else:
+        print(f"警告：停用词文件 {filepath} 不存在，使用默认停用词")
+        stopwords = {
+            '的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要',
+            '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这', '那', '有', '吗', '吧', '呢', '啊', '呀', '什么', '怎么',
+            '为什么', '哪里', '谁', '多少', '几', '个', '只', '条', '把', '本', '篇', '次', '天', '今天', '明天', '昨天', '又',
+            '再', '还', '已经', '还是', '但是', '可是', '不过', '只是', '只有', '就是', '或者', '跟', '和', '与', '及', '或',
+            '股吧', '东方财富', '帖子', '发表', '回复', '点击', '查看', '更多', '原文', '转发', '分享', '收藏', '评论', '点赞',
+            'http', 'https', 'com', 'cn', 'www', 'net', 'org'
+        }
+    return stopwords
+
+# 加载停用词
+STOPWORDS = load_stopwords()
+
+def clean_text(text):
+    """清洗文本"""
+    if not text or pd.isna(text):
+        return ""
+    text = str(text)
+    text = re.sub(r'https?://\S+|www\.\S+', '', text)
+    text = re.sub(r'<.*?>', '', text)
+    text = re.sub(r'\[.*?\]', '', text)
+    text = re.sub(r'\b[a-zA-Z]+\d+\b', '', text)
+    text = re.sub(r'\b\d+[a-zA-Z]+\b', '', text)
+    text = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', text)
+    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
+    return text
+
+def tokenize(text):
+    """中文分词"""
+    words = jieba.lcut(text)
+    filtered_words = []
+    for w in words:
+        if w in STOPWORDS or len(w) <= 1:
+            continue
+        if re.match(r'^[a-zA-Z]+$', w):
+            continue
+        if re.match(r'^[a-zA-Z\s]+$', w):
+            continue
+        filtered_words.append(w)
+    return filtered_words
+
+def load_and_preprocess_data(filepath='output/all_posts.csv'):
+    """加载并预处理数据"""
+    df = pd.read_csv(filepath, encoding='utf-8-sig')
+    
+    print(f"原始数据: {len(df)} 条")
+    
+    df = df.dropna(subset=['clean_text', 'label'])
+    df = df[df['clean_text'].str.strip() != '']
+    
+    print(f"有效数据: {len(df)} 条")
+    print(f"标签分布:")
+    print(df['label'].value_counts())
+    
+    df['tokens'] = df['clean_text'].apply(tokenize)
+    df = df[df['tokens'].apply(len) > 0]
+    
+    print(f"分词后有效数据: {len(df)} 条")
+    
+    return df
+
+def train_word2vec_model(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=5):
+    """训练 Word2Vec 模型"""
+    print(f"\n训练 Word2Vec 模型...")
+    model = Word2Vec(
+        sentences=sentences,
+        vector_size=vector_size,
+        window=window,
+        min_count=min_count,
+        workers=4,
+        epochs=10
+    )
+    print(f"Word2Vec 词汇表大小: {len(model.wv)}")
+    return model
+
+def build_cnn_model(vocab_size, embedding_dim, max_seq_len, embedding_matrix, num_classes=3):
+    """构建 CNN 模型"""
+    model = Sequential()
+    
+    model.add(Embedding(
+        input_dim=vocab_size,
+        output_dim=embedding_dim,
+        input_length=max_seq_len,
+        weights=[embedding_matrix],
+        trainable=False
+    ))
+    
+    model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
+    model.add(GlobalMaxPooling1D())
+    model.add(Dense(64, activation='relu'))
+    model.add(Dropout(0.5))
+    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
+    
+    model.compile(
+        optimizer='adam',
+        loss='categorical_crossentropy',
+        metrics=['accuracy']
+    )
+    
+    return model
+
+def main():
+    print("="*60)
+    print("Word2Vec + CNN 情绪感知模型训练")
+    print("="*60)
+    
+    # 加载数据
+    print("\n[1/5] 加载数据...")
+    df = load_and_preprocess_data()
+    
+    if len(df) < 10:
+        print("数据不足，无法训练")
+        return
+    
+    # 准备 Word2Vec 训练数据
+    sentences = df['tokens'].tolist()
+    
+    # 训练 Word2Vec
+    print("\n[2/5] 训练 Word2Vec 词向量...")
+    w2v_model = train_word2vec_model(sentences)
+    
+    # 构建词汇表
+    print("\n[3/5] 构建词汇表...")
+    tokenizer = Tokenizer()
+    tokenizer.fit_on_texts(sentences)
+    vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
+    print(f"词汇表大小: {vocab_size}")
+    
+    # 转换文本为序列
+    max_seq_len = max(len(s) for s in sentences)
+    print(f"最大序列长度: {max_seq_len}")
+    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sentences)
+    X = pad_sequences(sequences, maxlen=max_seq_len)
+    
+    # 准备标签
+    label_mapping = {-1: 0, 0: 1, 1: 2}
+    y = df['label'].map(label_mapping).values
+    y = to_categorical(y, num_classes=3)
+    
+    # 创建嵌入矩阵
+    print("\n[4/5] 创建嵌入矩阵...")
+    embedding_dim = w2v_model.vector_size
+    embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim))
+    
+    for word, i in tokenizer.word_index.items():
+        if word in w2v_model.wv:
+            embedding_matrix[i] = w2v_model.wv[word]
+    
+    # 划分训练集和测试集
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
+        X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
+    )
+    
+    print(f"训练集: {len(X_train)} 条")
+    print(f"测试集: {len(X_test)} 条")
+    
+    # 构建并训练 CNN 模型
+    print("\n[5/5] 训练 CNN 模型...")
+    model = build_cnn_model(vocab_size, embedding_dim, max_seq_len, embedding_matrix)
+    print(model.summary())
+    
+    history = model.fit(
+        X_train, y_train,
+        batch_size=32,
+        epochs=10,
+        validation_split=0.1,
+        verbose=1
+    )
+    
+    # 评估模型
+    print("\n[6/6] 评估模型...")
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)
+    y_true_classes = np.argmax(y_test, axis=1)
+    
+    print("\n分类报告:")
+    print(classification_report(y_true_classes, y_pred_classes, target_names=['负面', '中性', '正面']))
+    print(f"准确率: {accuracy_score(y_true_classes, y_pred_classes):.4f}")
+    
+    # 保存模型
+    print("\n保存模型...")
+    os.makedirs('models', exist_ok=True)
+    
+    # 保存 Word2Vec 模型
+    w2v_model.save('models/word2vec.model')
+    print("Word2Vec 模型已保存到: models/word2vec.model")
+    
+    # 保存 CNN 模型
+    model.save('models/cnn_sentiment.h5')
+    print("CNN 模型已保存到: models/cnn_sentiment.h5")
+    
+    # 保存 tokenizer
+    with open('models/tokenizer.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(tokenizer.to_json())
+    print("Tokenizer 已保存到: models/tokenizer.json")
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("训练完成！")
+    print("="*60)
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()