1. 面试官：在进行文本分类时，如何处理数据集中的不平衡分类问题？

2. 面试官：针对中文文本分类，如何利用词嵌入（Word Embedding）技术进行特征表示？

3. 面试官：解释如何使用卷积神经网络（CNN）进行中文文本分类，以及其优点和局限性。

4. 面试官：讨论使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行文本分类时，遇到的挑战和解决方案。

5. 面试官：使用深度学习进行文本分类时，如何处理超长文本数据？

6. 面试官：探讨如何使用迁移学习（Transfer Learning）在中文文本分类中取得良好性能。

7. 面试官：在文本分类任务中，如何有效解决名称实体识别（Named Entity Recognition, NER）对分类结果造成的影响？

8. 面试官：描述一种创新的文本表示方法，用于解决中文文本分类中的特征稀疏和维度灾难问题。

9. 面试官：讨论基于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的方法在中文文本分类中的应用，以及其优势与局限性。

10. 面试官：解释如何结合多模态数据（文本、图像、音频等）进行深度学习文本分类，以及相关挑战和解决方案。