1. 面试官：解释 Skip-gram 和 CBOW 模型的工作原理，并比较它们之间的异同。

2. 面试官：针对中文语境，分析 Skip-gram 和 CBOW 在词向量生成上的优劣势，并讨论其适用场景。

3. 面试官：构建一个具体的中文语料库示例，用于说明 Skip-gram 和 CBOW 模型的应用。

4. 面试官：探讨 Skip-gram 和 CBOW 模型在中文分词任务中的应用，以及其对分词效果的影响。

5. 面试官：推导 Skip-gram 和 CBOW 模型的数学原理，包括损失函数和优化算法。

6. 面试官：研究 Skip-gram 和 CBOW 模型在处理词义消歧和词义相似度计算中的表现，提出改进方法。

7. 面试官：论证 Skip-gram 和 CBOW 模型在多语言语境下的有效性和问题。

8. 面试官：探究 Skip-gram 和 CBOW 模型的参数配置对模型性能的影响，并提出调优方案。

9. 面试官：分析 Skip-gram 和 CBOW 模型的训练时间和资源消耗，探讨加速训练的方法。

10. 面试官：结合实际应用案例，评估 Skip-gram 和 CBOW 模型在文本表示和推荐系统中的效果和局限性。