1. 面试官：如果你需要为一个新的NLP应用程序选择合适的深度学习架构，你会考虑哪些因素？

2. 面试官：如何解释Word Embedding在NLP中的作用和意义？

3. 面试官：NLP中的情感分析在深度学习中有什么挑战和局限性？

4. 面试官：如果你需要开发一个针对某种特定语言的NLP模型，你会如何处理数据预处理和特定语言的挑战？

5. 面试官：如何利用深度学习来解决NLP中的命名实体识别问题？

6. 面试官：为什么循环神经网络(RNN)在NLP任务中比传统的神经网络更有效？

7. 面试官：在NLP中，生成式对抗网络(GAN)有哪些应用和潜在的挑战？

8. 面试官：如何利用深度学习方法处理NLP中的机器翻译任务？

9. 面试官：NLP中的注意力机制在深度学习中有什么优势和劣势？

10. 面试官：当面对长文本的情感分析任务时，你会如何选择和利用深度学习模型来处理？