1. 面试官：用深度学习模型（如LSTM、BiLSTM、BERT等）实现命名实体识别，谈谈模型的优缺点。

2. 面试官：介绍一种基于语义角色标注的命名实体识别方法，并说明其在自然语言处理中的应用价值。

3. 面试官：利用单词向量和注意力机制，设计一种新颖的关键词提取算法，并阐述其与传统关键词提取方法的对比。

4. 面试官：如何解决命名实体识别中的歧义和复杂语境问题？提出创新性的解决方案，并阐述其原理及应用场景。

5. 面试官：探讨命名实体识别与关键词提取在多语言环境下的挑战，并提出针对多语言处理的有效解决方案。

6. 面试官：分析命名实体识别在特定垂直行业（如金融、医疗等）中的应用，并提出针对该行业特色的优化策略。

7. 面试官：基于深度学习的生成式模型，实现命名实体识别和关键词提取的联合建模，讨论该模型的复杂性和效果。

8. 面试官：探究命名实体识别与关键词提取在知识图谱构建中的作用，提出一种创新的“知识图谱增量构建”方法并说明其实现步骤。

9. 面试官：利用迁移学习思想，实现在小样本语料下的命名实体识别和关键词提取，讨论迁移学习在信息抽取中的意义和应用价值。

10. 面试官：探讨语言模型预训练对命名实体识别和关键词提取任务的影响，结合实际案例说明预训练模型的有效性和延展性。