1. 面试官：如果你是一种NLP模型，你会选择哪种优化器来加快训练速度？为什么？

2. 面试官：假设你是一个NLP模型的损失函数，你会如何设计自己的损失函数来更好地适应文本数据的特点？

3. 面试官：如果你是一个NLP模型的语言模型，你会如何处理未登录词和生僻词？

4. 面试官：如果你是一个NLP模型的评估指标，你会如何判断模型在处理中文文本时的性能？

5. 面试官：如果你是一个NLP模型的特征提取器，你会选择哪些方式来提取文本特征？

6. 面试官：假设你是一个NLP模型的超参数调优器，你会如何设计搜索策略以找到最佳的超参数组合？

7. 面试官：如果你是一个NLP模型的词嵌入向量，你会如何利用上下文信息来提高词向量的表达能力？

8. 面试官：如果你是一个NLP模型的数据增强算法，你会如何设计增强策略以扩充训练数据集？

9. 面试官：假设你是一个NLP模型的文本生成器，你会如何保证生成的文本内容合乎语法且通顺？

10. 面试官：如果你是一个NLP模型的模型融合器，你会选择哪种融合策略来整合多个模型的输出？