爬取关于信用风险传染的在股吧中的帖子，并对其进行情感分析，构造情绪指数

好的，这个任务需要用到爬虫和自然语言处理的技术，需要使用Python语言和一些相关库。以下是具体步骤：

1. 确定爬取的股吧和关键词

首先需要确定要爬取的股吧和关键词，这里以“信用风险传染”为例，可以选择在新浪财经、东方财富等股吧中进行爬取。

2. 爬取帖子

使用Python中的requests和BeautifulSoup库来爬取股吧中的帖子，可以通过分析股吧网页的结构来获取帖子的标题、内容、时间等信息。注意要使用headers伪装成浏览器访问，避免被网站反爬。

3. 文本预处理

对爬取到的文本进行预处理，包括去除HTML标签、停用词过滤、分词、词性标注、命名实体识别等操作，可以使用Python中的nltk库或者jieba库等。

4. 情感分析

使用情感分析算法对文本进行情感分析，常用的有基于词典的方法和基于深度学习的方法，可以使用Python中的TextBlob、snownlp、PyTorch等库来实现。

5. 构造情绪指数

根据情感分析的结果，可以将情感值映射到一个情绪指数，比如将情感值在0~1之间的文本分别映射到-1~1之间的情绪指数，表示负面情绪、中性情绪和正面情绪的程度。

6. 数据可视化

将构造的情绪指数进行可视化，可以使用Python中的matplotlib、seaborn等库来绘制情绪指数随时间的变化趋势图。

以上就是关于爬取股吧中关于信用风险传染的帖子，并进行情感分析、构造情绪指数的大致流程和相关技术。