1. 面试官：请解释什么是语言模型和序列模型，它们在自然语言处理中的作用是什么？

2. 面试官：如何使用循环神经网络（RNN）来构建语言模型？请详细描述RNN的结构和工作原理。

3. 面试官：在序列模型中，什么是长短期记忆网络（LSTM）？它有哪些优势和应用场景？

4. 面试官：请说明注意力机制在机器翻译中的作用，并举例说明其实现方式。

5. 面试官：什么是变压器（Transformer）模型？它相对于传统循环神经网络有何优势？

6. 面试官：请解释生成对抗网络（GAN）在语言模型和序列模型中的应用，并提出可能的发展方向。

7. 面试官：对话生成是自然语言处理中的一个重要任务，你如何利用深度学习模型来构建对话生成系统？

8. 面试官：如何评估一个语言模型或序列模型的性能？请列举常用的评估指标并说明其意义。

9. 面试官：如果要设计一个支持多语言翻译的模型，你会考虑哪些技术和方法？请详细说明。

10. 面试官：在中文到英文翻译中，如何处理中文语言中的语义差异和丰富的表达方式？请提出解决方案并考虑其实际应用。