1. 面试官：设计一种基于 Transformer 的情感分析模型，要求考虑模型的输入特征、注意力机制和输出结果。

2. 面试官：比较 Transformer 在情感分析中的优势与传统方法的优势，指出 Transformer 的特点和优点。

3. 面试官：讨论 Transformer 模型在情感分析中的注意力权重分布，解释权重分布与情感分类的关联。

4. 面试官：探讨 Transformer 模型在情感分析中的迁移学习策略，并给出相应的示例。

5. 面试官：分析 Transformer 模型在多语言情感分析中的应用，讨论跨语言情感分类的挑战和解决方案。

6. 面试官：解释 Transformer 模型在情感分析中的位置编码方式，对比不同位置编码方式对模型性能的影响。

7. 面试官：讨论 Transformer 模型在情感分析中的注意力头数和性能之间的关系，给出合理的实验验证。

8. 面试官：构建一个基于 Transformer 的情感分析模型，结合图卷积网络（GCN）进行情感关系分析，并评估模型效果。

9. 面试官：探讨 Transformer 模型在情感分析中的长文本处理能力，提出针对长文本情感分析的改进方案。

10. 面试官：设计一种基于 Transformer 的情感分析模型，能够自适应不同情境下的情感表达，阐述模型设计思路和实现方法。