要進一步提高模型在識別不同嚴重程度抑鬱症的準確性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：透過進一步的數據增強技術來擴大訓練數據集，特別是針對較少樣本的抑鬱症嚴重程度類別。可以使用同義詞替換、隨機插入和刪除等方法，生成更多樣本，從而提高模型的泛化能力。
多模態數據整合：除了文本數據，還可以整合其他類型的數據，如圖像（例如用戶上傳的照片）、音頻（例如語音留言）和生理數據（例如心率變化）。這些數據可以提供更全面的情感和心理狀態信息，進一步提高模型的準確性。
改進特徵提取：在特徵提取階段，除了使用情感和情緒模型外，還可以考慮引入更多的語言學特徵，如語法結構、詞彙多樣性和情感強度等，這些特徵能夠幫助模型更好地理解文本的情感內涵。
模型架構優化：可以嘗試不同的深度學習架構，如使用更複雜的神經網絡結構（例如，結合卷積神經網絡和長短期記憶網絡的混合模型），以捕捉文本中的更深層次的語義信息。
超參數調整：通過系統性地調整模型的超參數（如學習率、批次大小和層數），可以找到最佳的模型配置，從而提高模型的性能。
持續學習：實施持續學習策略，讓模型能夠隨著新數據的到來進行自我更新，這樣可以保持模型的準確性和相關性。