1. 面试官：如果你要设计一个新的自然语言处理模型，你会如何评估它的性能？

2. 面试官：在自然语言处理中，如何解决歧义性和模糊性的问题？

3. 面试官：如果你需要在海量文本中提取实体信息，你会采用什么样的算法和技术？

4. 面试官：如何用机器学习技术构建一个能够理解文本情感和情绪的系统？

5. 面试官：你认为在中文文本处理中会遇到什么特殊的挑战？如何解决这些挑战？

6. 面试官：谈谈自然语言生成 (NLG) 技术在实际应用中的挑战和局限性。

7. 面试官：如何使用深度学习技术来改进机器翻译的效果？

8. 面试官：自然语言处理中有哪些常用的数据预处理技术？如何选择合适的数据预处理方法？

9. 面试官：介绍一下BERT模型，它在自然语言处理中有什么特点和优势？

10. 面试官：讨论一下自然语言处理模型的可解释性和透明性对实际应用的重要性和影响。