1. 面试官：介绍一种基于深度学习的文本特征提取方法，并说明其原理。

2. 面试官：如何利用主题模型进行文本特征提取和选择，使用实际案例进行说明。

3. 面试官：解释TF-IDF和词频特征提取的区别，并分析它们在文本挖掘中的应用场景。

4. 面试官：探讨基于卷积神经网络（CNN）的文本特征提取方法，包括CNN在文本挖掘中的优势和局限性。

5. 面试官：设计一个基于词嵌入模型的文本特征选择算法，说明其计算复杂度和效果评估方法。

6. 面试官：描述一种基于迁移学习的文本特征提取技术，并分析其在不同领域的应用效果。

7. 面试官：讨论文本特征选择中的嵌入式、包裹式和过滤式方法的优缺点，以及如何在实际项目中选择合适的方法。

8. 面试官：针对超大规模文本数据集，如何设计高效的分布式文本特征提取与选择系统，并说明系统架构和数据处理流程。

9. 面试官：介绍一种基于BERT模型的文本特征提取方法，包括BERT模型的特点和其在文本挖掘中的应用。

10. 面试官：思考未来文本挖掘中可能出现的新型文本特征提取与选择技术，以及其可能带来的挑战和应用前景。