使用Gemma模型进行情感分析时，可以采取以下策略：
数据预处理：对文本数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理工作，以便提高模型的准确性和效率。
特征提取：根据实际需求，选择合适的特征提取方法，如词袋模型、TF-IDF等，将文本数据转换为可供模型训练的特征向量。
模型选择：选择合适的机器学习算法或深度学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等，用于建立情感分析模型。
模型训练：使用标记好的训练数据集对模型进行训练，调整模型参数以提高模型性能。
模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，评估模型的准确率、召回率、F1值等指标。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，如调整特征提取方法、算法参数等，以进一步提高模型性能。
模型应用：将训练好的模型应用于实际文本数据中，进行情感分析并输出结果。
持续优化：根据实际应用场景和用户反馈，持续优化模型，提高情感分析的准确性和效率。