在本次Kesci公众健康问句分类竞赛中，我们团队凭借扎实的技术功底和创新思维，荣获了决赛第8名的好成绩！💪 这一成果离不开团队成员的共同努力与对细节的极致追求。我们的方案主要聚焦于提升模型的语义理解能力，通过引入多模态特征融合技术，将文本信息与潜在的情感倾向相结合，从而更精准地对公众健康相关问题进行分类。

首先，我们采用了预训练语言模型BERT作为基础架构，并针对医疗领域的特点进行了微调（fine-tuning）。其次，为了进一步增强模型的表现力，我们结合了词嵌入（word embeddings）和注意力机制（attention mechanism），使模型能够更好地捕捉问句中的关键信息点。此外，还引入了数据增强策略，如同义词替换、随机插入等方法，有效缓解了数据不平衡的问题。

最后，在模型部署阶段，我们优化了推理速度并提高了系统的鲁棒性，确保其能够在实际应用场景中稳定运行。这一项目不仅锻炼了我们的技术能力，也让我们深刻认识到公众健康领域的重要性与挑战性。未来，我们将继续探索更多前沿技术，为推动健康产业的发展贡献一份力量！🌱🌟

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