1. 面试官：探索在文本挖掘中，如何利用深度学习模型进行多标签文本分类？

2. 面试官：介绍一种有效的文本挖掘技术，用于发现和识别文本中的情感信息及情感极性。

3. 面试官：讨论文本挖掘中的命名实体识别（NER）技术，以及其在信息提取和知识图谱构建中的应用。

4. 面试官：描述文本挖掘中针对短文本的语义表示模型，以及它在文本相似度计算和短文本分类中的应用。

5. 面试官：探讨在文本挖掘任务中如何处理处理大规模文本数据，包括文本的获取、存储和预处理。

6. 面试官：详细介绍利用主题模型（如LDA）进行文本挖掘和主题发现的方法和原理。

7. 面试官：探索在文本挖掘中如何解决基于语义和语境的文本信息抽取和标注问题。

8. 面试官：讨论文本挖掘中的话题模型和聚类方法，并分析它们在文本数据探索和分析中的应用。

9. 面试官：介绍一种新颖的文本挖掘技术，用于发现文本中的隐含知识和规律。

10. 面试官：讨论深度学习在文本生成与预测任务中的应用，并探索其在语言模型和文本生成中的优势和挑战。