1. 面试官：使用 NLTK 中的语料库和语言模型，解释什么是字符级语言模型，并举例说明其在自然语言处理中的应用。

2. 面试官：探讨 NLTK 中的语料库的语言模型如何支持中文文本的处理和分析，列举其中的一些具体实用案例。

3. 面试官：详细阐述 NLTK 中的语料库如何处理和分析中文新闻语料，并说明其在信息提取和情感分析中的作用。

4. 面试官：解释词性标注（Part-of-Speech Tagging）在 NLTK 中的语言模型中的作用，并说明为什么它对于句法分析和语义分析至关重要。

5. 面试官：使用 NLTK 中的语料库和语言模型，论述如何构建中文分词器（tokenizer）并说明其对于文本分析的重要性。

6. 面试官：探讨 NLTK 中的语料库如何支持中文文本的词义消歧，分析其中的挑战并提出解决方案。

7. 面试官：详细解释语言模型中的词嵌入（Word Embedding）技术，比较不同的词嵌入模型在中文文本处理中的优劣。

8. 面试官：使用 NLTK 中的语料库和语言模型，阐述文本分类（Text Classification）在中文文本处理中的应用，以及构建文本分类模型的关键步骤和技术。

9. 面试官：详细说明词法分析（Lexical Analysis）在自然语言处理中的重要性，并说明 NLTK 中的语料库如何支持中文文本的词法分析。

10. 面试官：探讨 NLTK 中的语料库如何支持中文文本的情感分析，并说明在情感分析中，语言模型如何帮助提高分析的准确性。