1. 面试官：通过情感分析来预测股市的涨跌趋势，你会采用什么样的模型和数据集？为什么？

2. 面试官：如果你要设计一个情感分析模型来预测用户对产品的评价，你会如何处理情感词汇的多义性和歧义性？

3. 面试官：如何解决在情感分析中遇到的数据不平衡问题？你会采用什么方法进行数据处理？

4. 面试官：介绍一种可以提高情感分析模型准确度的新型特征提取方法。

5. 面试官：如果数据中存在大量的噪音和错误标注，你会如何处理这些问题以提高情感分析模型的稳定性？

6. 面试官：设计一种有效的情感分析模型评估指标，可以全面评价模型的性能。

7. 面试官：在情感分析中，如何利用深度学习技术来提高模型的表现？

8. 面试官：如何对文本数据进行预处理以适应情感分析模型的要求？

9. 面试官：介绍一种可以有效解决情感分析中的情感词汇挖掘问题的算法。

10. 面试官：思考一种创新的情感分析模型结构，可以应对不同语言和文化背景下的情感表达差异。