1. 面试官：详细解释N-gram语言模型的工作原理，并提供一个实际示例。

2. 面试官：讨论N-gram语言模型中的马尔科夫假设，并说明其在实际文本生成中的影响。

3. 面试官：探讨N-gram语言模型在处理稀疏数据时的挑战，并提出相应的解决方案。

4. 面试官：分析N-gram语言模型中的平滑技术，比较不同的平滑方法，并阐述其优缺点。

5. 面试官：设计一个基于N-gram语言模型的文本生成算法，并详细描述其实现步骤。

6. 面试官：探讨N-gram语言模型在机器翻译中的应用，提出其中可能遇到的问题并给出解决思路。

7. 面试官：解释N-gram语言模型与神经网络语言模型的异同，并讨论它们各自的优劣势。

8. 面试官：探究N-gram语言模型在情感分析中的应用，并说明其在不同情感类别识别上的表现。

9. 面试官：阐述N-gram语言模型在自然语言生成任务中可能出现的局限性，并提出改进方案。

10. 面试官：比较N-gram语言模型和统计语言模型的差异，讨论它们在文本生成和文本分类任务中的适用性。