1. 面试官：介绍一下文本挖掘技术及其在实际应用中的作用。

2. 面试官：分析比较基于规则的文本挖掘方法和基于统计的文本挖掘方法的优缺点。

3. 面试官：讨论文本挖掘中的主题建模方法及其在大数据分析中的应用。

4. 面试官：探讨文本挖掘中的情感分析算法和情感识别技术，并提出在特定行业中的应用案例。

5. 面试官：探索基于深度学习的文本生成模型及其在自然语言处理中的应用。

6. 面试官：讨论文本挖掘中的信息抽取技术和实体识别算法，在知识图谱构建中的作用。

7. 面试官：分析文本挖掘中的序列标注模型（如CRF）以及其在命名实体识别和词性标注中的应用。

8. 面试官：探讨短文本分类任务中的特征抽取方法以及在舆情分析中的应用。

9. 面试官：介绍文本挖掘中的注意力机制模型及其在机器翻译和问答系统中的应用。

10. 面试官：讨论面向跨语言文本挖掘的方法及其在多语言信息检索中的挑战和解决方案。