面试题解答
有大佬能帮我解答一些算法岗面试过程中遇到的问题吗：
1.fasttext到底是用了subword还是n-gram，我的理解是英文是subword，中文是n-gram
2.bert对于输入长度不一致的文本预测所花的时间一行吗？
3.elmo使用的词向量时是经过一个CNN-big-LSTM训练得到的，这个CNN-big-LSTM是个什么结构呢，它的输入是character，输出是一个word的embedding表示吗？elmo是用这个网络训练好的词向量吧，词向量时离线的吧
4.使用层次softmax之后整个word2vec的时间复杂度都知道是从n降到了logn，但是三个网络所花费的时间复杂度是多少呢？负采样所花费的时间复杂度是多少呢？
路过的大佬麻烦参与谈论一下，网上查不到，现在没啥时间仔细看论文了，救救还在秋招挣扎中的孩子吧！
#面试题目#
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