使用Gemma模型進行情感分析時，可以采取以下策略：
數據預處理：對文本數據進行清洗、分詞、去除停用詞等預處理工作，以便提高模型的準確性和效率。
特征提取：根據實際需求，選擇合適的特征提取方法，如詞袋模型、TF-IDF等，將文本數據轉換為可供模型訓練的特征向量。
模型選擇：選擇合適的機器學習算法或深度學習模型，如樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等，用于建立情感分析模型。
模型訓練：使用標記好的訓練數據集對模型進行訓練，調整模型參數以提高模型性能。
模型評估：使用測試數據集對訓練好的模型進行評估，評估模型的準確率、召回率、F1值等指標。
模型優化：根據評估結果對模型進行優化，如調整特征提取方法、算法參數等，以進一步提高模型性能。
模型應用：將訓練好的模型應用于實際文本數據中，進行情感分析并輸出結果。
持續優化：根據實際應用場景和用戶反饋，持續優化模型，提高情感分析的準確性和效率。
