1. 面试官：介绍一下 NLTK 中的词性标注和命名实体识别的基本原理和算法。

2. 面试官：结合具体的中文语料库，详细描述 NLTK 中词性标注和命名实体识别的应用场景和挑战。

3. 面试官：探讨 NLTK 中的词性标注和命名实体识别技术在中文语料处理中的优缺点。

4. 面试官：比较 NLTK 和其他常见的词性标注与命名实体识别工具，分析其各自特点和适用场景。

5. 面试官：探索 NLTK 中词性标注和命名实体识别的深度学习模型，讨论其在中文语境中的效果和挑战。

6. 面试官：解释 NLTK 中的词性标注和命名实体识别中涉及的语料处理、特征工程和模型选择相关的技术原理和实践方法。

7. 面试官：研究 NLTK 中词性标注和命名实体识别技术在大规模文本处理中的性能优化方案，提出可行的改进策略与思路。

8. 面试官：探讨 NLTK 中词性标注和命名实体识别的知识图谱应用，分析其在实际应用场景中的价值与挑战。

9. 面试官：通过案例分析，详细探讨 NLTK 中词性标注和命名实体识别技术在特定领域（如医疗、金融、法律等）中的应用与优化实践。

10. 面试官：提出一种创新的思路，探索 NLTK 中词性标注和命名实体识别技术与其他自然语言处理技术（如文本分类、情感分析等）的集成与应用。