1. 面试官：使用NLTK工具包，编写一个情感分析器，能够识别中文文本中的情感色彩并进行情感分类。

2. 面试官：想象你是一家大型电商公司的数据分析师。有大量客户在购买产品后留下了评价，如何利用NLTK进行情感分析，以便为公司提供有针对性的改进建议？

3. 面试官：介绍如何从大规模中文文本中提取关键词和短语，并解释这些关键词和短语在文本中的重要性。

4. 面试官：使用NLTK中文分词工具，编写一个自动文本摘要生成器，能够从长篇文本中自动提取核心内容并生成简洁摘要。

5. 面试官：针对中文电商平台的用户评论数据，设计一个自动分类器，可以将评论分为积极、中立和消极三类，并且提高分类器的准确率。

6. 面试官：通过分析大规模的中文新闻报道，设计一个情感趋势分析系统，能够追踪和预测特定话题在新闻中的情感变化趋势。

7. 面试官：使用深度学习技术，结合NLTK工具，构建一个中文情感对话系统，能够理解用户表达的情感并做出合适的回应。

8. 面试官：探索如何利用情感分析和情感识别技术来改进中文自然语言生成系统，使生成的文本更具有情感色彩和人情味。

9. 面试官：分析社交媒体上的中文用户评论和帖子，设计一个情感图谱，展示用户情感在不同话题下的分布和变化趋势。

10. 面试官：借助NLTK工具，挖掘中文诗歌中的情感线索，设计一个情感诗歌生成器，能够根据输入的情感主题自动生成中文诗歌。