这是一个基于transformer的encoder的金融新闻正负面分类的模型，算是自己学习神经网络的一种尝试
实现的并不是很好，准确率并不高（约90%）
实现的过程还是有很多困惑：
1.感觉神经网络过于玄学，或许是我数学基础薄弱的原因，感觉每种实现模型背后都可以有感性的解释为什么这么做，但是实际效果显然是不一样的，但是从理论上却并不能知道为什么不一样。
2.一些小技巧影响非常大，但是这些除了尝试外并不知道有什么办法分析究竟选择哪一个
数据部分来自雪球网，担心侵权没有放上来，如有需要用这位github用户提供的爬虫自行爬取
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