本段Python代码利用DeepSeek库进行情感分析，能够准确识别和分类文本中的积极、消极或中立情绪，适用于社交媒体监控、市场调研等多种场景。
代码解释与使用说明：
依赖安装：在运行代码之前，请确保已经安装了 transformers 和 torch 库。可以通过执行命令 `pip install transformers torch` 来完成安装。
模型加载：利用 AutoTokenizer 和 AutoModelForSequenceClassification 从预训练的模型库中获取 DeepSeek 的分词器和情感分析模型。
文本准备：将需要进行情感分析的文本赋值给变量 text。
输入处理：使用分词器对文本进行分词，并将其转换为适合模型使用的张量格式。
模型预测：在 torch.no_grad() 上下文管理器中调用模型以执行预测操作，这样可以避免计算梯度，从而提高运行效率。
结果解析：从模型输出的 logits 中找到得分最高的类别 ID，并通过情感标签映射字典 sentiment_labels 获取最终的情感分析结论。
输出结果：打印原始文本及其对应的情感分析结果。
5星
