1. 面试官：根据N-gram模型，设计一个算法，可以检测文本中的抄袭行为。

2. 面试官：通过N-gram模型，解释文本相似度计算的局限性，并提出改进方案。

3. 面试官：利用N-gram模型，解释如何进行语义匹配，并探讨其在智能搜索中的应用。

4. 面试官：在N-gram模型中，讨论文本预测的挑战和解决方法。

5. 面试官：使用N-gram模型，说明如何处理中文文本中的歧义问题，并提出解决方案。

6. 面试官：如何应用N-gram模型来实现基于语义的文本分类系统，并探讨其性能和局限性。

7. 面试官：基于N-gram模型，探讨中文词语的语义相似度计算方法，并比较不同方法的优缺点。

8. 面试官：设计一个算法，利用N-gram模型来识别中文文本中的短语翻译。

9. 面试官：探讨N-gram模型在中文情感分析中的应用，以及从数据集到模型训练的技术挑战。

10. 面试官：利用N-gram模型，设计一个算法用于生成中文诗词，并评价生成结果的语义连贯性。