1. 面试官：如何利用基于语义的文本分析技术，设计可实现自动分类和内容组织的文档结构？

2. 面试官：探讨在大规模知识体系中应用机器学习方法进行内容标签化和自动分类的挑战与解决方案。

3. 面试官：基于语义关联和文本相似度，如何实现内容的自动聚类和语义关联网络的构建？

4. 面试官：讨论知识图谱在内容分类与组织中的应用，以及如何构建跨领域知识关联的图谱模型。

5. 面试官：利用自然语言处理技术，探讨如何实现对多语言文档的内容组织与分类。

6. 面试官：如何利用深度学习技术，在文档结构设计中实现对长文本内容的自动摘要和重要信息提取？

7. 面试官：通过结构化数据和文本数据的融合，讨论如何进行跨领域知识的内容组织与分类。

8. 面试官：讨论在动态数据更新场景下，如何保持文档结构的稳定性和准确性，以及对应的技术调整策略。

9. 面试官：基于领域专家知识和半自动标注技术，探讨如何构建针对特定领域的文档内容分类模型。

10. 面试官：如何利用可解释的AI技术，设计支持编辑人员决策的文档内容组织与分类系统？