部署情感分析涉及以下步骤：
数据准备：收集或准备用于情感分析的数据集，可以是文本文档、社交媒体帖子、评论等。
数据清洗：对文本数据进行清洗，包括去除停用词、标点符号、数字等，将文本转换为可以被模型处理的格式。
特征提取：从清洗后的文本数据中提取特征，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法将文本转换为数值特征。
模型选择：选择适合情感分析的机器学习或深度学习模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练，调参以获得最佳性能。
模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估指标可以是准确率、召回率、F1分数等。
模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可以使用Web服务、API接口等方式提供情感分析功能。
持续优化：根据实际应用中的反馈和数据，对模型进行持续优化和改进，以提升情感分析的准确性和性能。
以上是部署情感分析的一般流程，具体实施时需要根据实际情况进行调整和改进。