1. 面试官：从语言模型的角度，解释文本挖掘中的词嵌入技术。

2. 面试官：针对中文文本的情感分析任务，提出一种改进的模型，并解释其工作原理。

3. 面试官：如何利用深度学习模型实现中文命名实体识别(NER)，并讨论在实际应用中的挑战和解决方案。

4. 面试官：设计一个基于生成模型的中文文本摘要工具，并说明其优缺点。

5. 面试官：从跨语言信息检索的角度，探讨多语言文本挖掘中的挑战和应对策略。

6. 面试官：介绍一种基于深度学习的中文文本分类方法，并比较其与传统机器学习方法的优劣。

7. 面试官：探讨在大规模中文文本数据集上进行特征选择的方法，重点讨论针对稀疏高维特征的处理策略。

8. 面试官：利用词向量模型实现中文词义相似度计算任务，分析不同词向量模型的异同。

9. 面试官：基于注意力机制的中文文本生成模型在生成长文本时面临的问题及解决方案。

10. 面试官：提出一种综合利用深度学习和传统机器学习方法的中文文本挖掘框架，并说明其在真实场景中的应用价值。