在股票市场情绪分析中，如何利用FinBERT模型进行情感分类，并通过LSTM模型预测市场趋势，同时结合Python网络爬虫和数据清洗技术？如何将分析结果通过Streamlit展示为交互式仪表盘？

要结合FinBERT模型进行情感分类，并利用LSTM模型预测股票市场趋势，首先需要通过Python网络爬虫技术抓取金融相关数据，包括新闻、报告、社交媒体评论等。数据抓取后，使用数据清洗技术处理抓取的数据，包括文本预处理、去除无效数据、填补缺失值、格式统一等，确保数据质量。

参考资源链接：[基于FinBERT的股票市场情绪分析实现与可视化](https://wenku.csdn.net/doc/6rr8cg6k80?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，使用FinBERT模型对清洗后的数据进行情感分类，它能够准确识别金融文本中的情绪倾向，提供正面、负面或中立的情绪标签。由于股票市场情绪分析往往需要考虑时间序列因素，因此可以借助LSTM模型对情绪序列进行预测，以捕捉情绪随时间的变化趋势。

在Python中，可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来构建LSTM网络模型。训练模型时，需要将FinBERT输出的情感分类结果作为输入数据，进行时间序列分析。模型训练完成后，可以将新收集的金融文本数据输入LSTM模型，预测未来的市场情绪趋势。

最后，为了直观展示分析结果，可以使用Streamlit框架构建一个交互式仪表盘。在这个仪表盘中，可以展示实时的市场情绪指标，以及与情绪相关的统计图表和趋势预测。Streamlit使得非技术用户也能够通过友好的用户界面了解复杂的市场情绪分析结果。

通过这个综合应用，不仅能够深入理解股票市场的动态情绪变化，还可以在实践中学习到网络爬虫、数据清洗、情感分析、时间序列预测和交互式数据可视化等多方面的技能。对于希望深入研究这一领域的开发者和分析师来说，这份资料《基于FinBERT的股票市场情绪分析实现与可视化》将是一个宝贵的资源。

参考资源链接：[基于FinBERT的股票市场情绪分析实现与可视化](https://wenku.csdn.net/doc/6rr8cg6k80?spm=1055.2569.3001.10343)