1. 面试官：从数学的角度，解释词嵌入与词向量模型之间的关系。

2. 面试官：使用实例详细说明词嵌入与词向量模型的差异与联系。

3. 面试官：探讨词嵌入与词向量模型在自然语言处理中的应用及优缺点。

4. 面试官：分析词嵌入与词向量模型的训练过程中可能遇到的挑战，并提出相应的解决方案。

5. 面试官：探讨词嵌入与词向量模型在多语言环境下的适用性和挑战。

6. 面试官：探讨词嵌入与词向量模型在情感分析和文本生成中的应用。

7. 面试官：解释如何评估词嵌入与词向量模型的质量，并提出改进的方法。

8. 面试官：探讨基于词嵌入与词向量模型的迁移学习在自然语言处理中的潜力和现有挑战。

9. 面试官：分析词嵌入与词向量模型的时空复杂度，并提出优化方案。

10. 面试官：探讨词嵌入与词向量模型在对话系统中的应用与发展趋势。