1. 面试官：基于深度学习模型，如何设计一个用于自然语言理解的神经网络架构？

2. 面试官：介绍一种创新的自然语言理解技术，能够处理多语言混合的文本数据。

3. 面试官：如何利用情感分析技术对自然语言进行情感倾向的识别？

4. 面试官：解释自然语言理解领域中的注意力机制，并说明其在文本处理中的应用。

5. 面试官：设计一个用于语义推理的神经网络模型，能够推断和验证文本之间的逻辑关系。

6. 面试官：如何利用深度学习技术提取文本中的实体关系和实体属性信息？

7. 面试官：探讨一种基于迁移学习的自然语言理解方法，能够在不同领域之间进行知识迁移。

8. 面试官：提出一种创新的自然语言理解框架，能够自动识别并处理文本中的未知词汇和隐含信息。

9. 面试官：讨论一种能够实现上下文感知和语境理解的自然语言处理模型，用于解决语义歧义和指代消解问题。

10. 面试官：介绍一种基于生成对抗网络 (GAN) 的自然语言理解方法，用于生成逼真的自然语言文本。