1. 面试官：聚类分析在自然语言处理中的应用方式是什么？

2. 面试官：使用聚类分析对文本数据进行特征提取的方法有哪些？

3. 面试官：详细解释文本聚类分析中的 TF-IDF 算法原理及其应用。

4. 面试官：如果文本数据包含大量噪音和无关信息，如何优化聚类分析效果？

5. 面试官：探讨聚类分析在社交媒体文本挖掘中的挑战和解决方案。

6. 面试官：如何使用深度学习模型进行文本聚类分析？挑战和应用场景是什么？

7. 面试官：探讨文本数据高维度对聚类分析的影响，以及应对高维度数据的方法。

8. 面试官：分析文本聚类算法中的评价指标，包括 Silhouette 系数等常用指标解释。

9. 面试官：比较传统聚类算法和层次聚类算法在文本挖掘中的表现和适用场景。

10. 面试官：详细解释 GMM（高斯混合模型）在文本聚类分析中的原理和优势，以及应用中的注意事项。