1. 面试官：如何解释逻辑回归模型在文本分类任务中的应用？

2. 面试官：探讨一下卷积神经网络在情感分析中的特征提取能力和优势？

3. 面试官：为什么循环神经网络（RNN）在处理长文本上比传统模型更有效？

4. 面试官：请阐述在情感分析中使用注意力机制的原理及其优势？

5. 面试官：如何设计一个适用于短文本情感分析的深度学习模型？

6. 面试官：详细介绍支持向量机（SVM）在文本分类任务中的应用和局限性？

7. 面试官：解释Word2Vec模型如何用于构建词向量表示，以及其在文本分类中的效果？

8. 面试官：描述BERT模型的基本原理和在文本分类领域的应用场景？

9. 面试官：探讨添加注意力机制的LSTM模型相较于传统LSTM模型在文本分类任务中的改进之处。

10. 面试官：解释GloVe模型如何学习词向量表示，并讨论其在情感分析中的应用和优势？