1. 面试官：NLTK 中的分类算法有哪些？请简要介绍其原理和应用场景。

2. 面试官：如何使用 NLTK 中的分类器对文本进行情感分析？请提供实际代码示例。

3. 面试官：请解释 NLTK 中的特征提取器是什么？它在文本分类中的作用是什么？

4. 面试官：在 NLTK 中如何构建和训练一个文本分类器？请描述训练过程和评估方法。

5. 面试官：NLTK 中如何实现基于词性标注（POS tagging）的文本分类？请给出示例代码并解释其原理。

6. 面试官：请介绍 Naive Bayes 分类器在 NLTK 中的应用，以及它的优缺点。

7. 面试官：NLTK 中的决策树分类器是如何工作的？请解释其原理，并说明决策树模型在文本分类中的优势。

8. 面试官：请说明 NLTK 中支持向量机（SVM）分类器的理论基础和文本分类中的应用情况。

9. 面试官：如何使用 NLTK 中的最大熵分类器对文本进行分类？请提供实际代码示例，并解释最大熵分类器的原理。

10. 面试官：请介绍 NLTK 中的 Hubness-based 分类器，并比较它与其他常见分类器的优劣点。