1. 面试官：使用自然语言处理算法，如何从大规模文本中抽取出命名实体并识别其类型？

2. 面试官：介绍一种基于深度学习的信息抽取方法，并说明其在自然语言处理中的应用和局限性。

3. 面试官：探讨语义角色标注在信息抽取中的作用以及其在句子级别和篇章级别信息抽取中的差异。

4. 面试官：阐述基于迁移学习的信息抽取方法，包括迁移学习的原理、适用场景和优势。

5. 面试官：设计一个端到端的信息抽取系统，包括文本预处理、特征提取、关系抽取和实体消岐等关键步骤。

6. 面试官：探讨如何结合知识图谱和信息抽取技术，实现从结构化和半结构化数据中抽取高质量的实体关系。

7. 面试官：介绍一种针对非结构化文本的信息抽取方法，可以尽可能减少领域依赖性，并提高抽取准确率。

8. 面试官：讨论在信息抽取任务中如何解决长距离依赖性和跨句关系的挑战，以及可能的解决方案。

9. 面试官：介绍一种基于多模态数据的信息抽取方法，可以有效处理图像、文本和语音等不同形式的信息。

10. 面试官：探讨信息抽取与事件抽取的关系，以及如何将信息抽取技术应用于事件抽取和事件关系推理。