1. 面试官：使用NLTK库进行中文文本的分词处理，介绍其实现原理及在实际应用中的优缺点。

2. 面试官：探讨在中文文本处理中的词性标注问题，通过NLTK库实现词性标注的方法和应用场景。

3. 面试官：使用NLTK对中文文本进行命名实体识别，讨论其在信息提取和知识图谱构建中的重要性和挑战。

4. 面试官：基于NLTK库，设计一个中文情感分析的算法，探讨情感分析在社交媒体舆情监控中的应用价值。

5. 面试官：利用NLTK构建一个中文文本生成模型，讨论自然语言生成的难点和解决方案。

6. 面试官：使用NLTK库进行中文文本标准化处理，包括去除停用词、词干提取和文本规范化，分析这些预处理步骤对文本处理的影响。

7. 面试官：探讨NLTK库在中文文本语言模型建模中的角色和应用，针对中文语言特点进行深入分析。

8. 面试官：基于NLTK库设计一个中文问答系统，包括文本匹配和自然语言推理，评估问答系统的性能和可扩展性。

9. 面试官：使用NLTK库进行中文文本的情感分析和主题建模，探讨情感分析和主题建模在智能舆情分析中的关联和作用。

10. 面试官：基于NLTK库，设计一个中文文本摘要生成算法，探讨文本摘要生成在新闻报道和信息检索中的应用价值和技术挑战。