1. 面试官：请解释自然语言处理中的 N 元模型是什么，并举例说明。

2. 面试官：如何利用递归神经网络（RNN）进行自然语言处理任务，以及其应用场景和局限性是什么？

3. 面试官：介绍一种用于词向量表示的有效方法，并说明其优缺点。

4. 面试官：请综述自然语言处理中的命名实体识别（NER）技术，并探讨其在实际应用中的挑战和解决方案。

5. 面试官：说明自然语言处理中的情感分析技术，以及如何处理情感语义消歧问题。

6. 面试官：探讨文本摘要技术中的抽取式与生成式方法的优劣和适用场景。

7. 面试官：解释词嵌入（Word Embedding）的原理和计算方法，并评述其在自然语言处理中的作用。

8. 面试官：介绍神经网络中的注意力机制，并说明其在机器翻译等任务中的作用和优化方法。

9. 面试官：综述自然语言处理中的语言模型，包括 n 元语法模型和神经网络语言模型，并讨论其在语音识别等应用中的作用。

10. 面试官：探讨自然语言处理中的对话系统技术，包括基于规则的、基于检索的和基于生成的对话系统的实现原理和优缺点。