1. 面试官：请解释一下朴素贝叶斯文本分类算法的工作原理。

2. 面试官：如何使用词袋模型进行文本分类？

3. 面试官：介绍一下支持向量机（SVM）在文本分类中的应用。

4. 面试官：谈谈文本分类中的特征选择方法及其优缺点。

5. 面试官：解释一下词嵌入（Word Embedding）在文本分类中的作用和原理。

6. 面试官：如何处理文本分类中的样本不平衡问题？

7. 面试官：讨论一下递归神经网络（RNN）在文本分类中的优势和局限性。

8. 面试官：请说明如何利用卷积神经网络（CNN）进行文本分类任务。

9. 面试官：分析一下现有的文本分类算法在处理多语种文本数据时可能遇到的挑战。

10. 面试官：探讨一下半监督学习在文本分类中的适用性和优势。