1. 引言

    2. 背景介绍

    3. 研究目的

    （1）构建一个大规模的苗语语料库；

    （2）利用该语料库训练苗语PLM；

    （3）评估苗语PLM在各种苗语任务中的性能。

    4. 研究方法

    本研究采用以下方法：

    （1）收集苗语语料库；

    （2）对语料库进行预处理和标注；

    （3）利用处理后的语料库训练苗语PLM；

    （4）采用交叉验证和网格搜索等方法对模型进行优化和评估。

    5. 实验设计

    本研究采用以下实验设计：

    （1）构建苗语语料库，包含多种类型的文本数据，如新闻、小说、对话等；

    （2）对语料库进行预处理和标注，包括分词、词性标注和句法分析等；

    （3）利用处理后的语料库训练苗语PLM，采用随机梯度下降算法进行优化；

    （4）采用交叉验证和网格搜索等方法对模型进行优化和评估，以确定最佳的超参数组合。

    6. 数据收集与分析

    本研究通过以下步骤进行数据收集与分析：

    （1）从多种来源收集苗语语料库，包括网络、书籍、报纸等；

    （2）对收集到的数据进行清洗和处理，去除重复和无效数据；

    （3）对处理后的数据进行统计和分析，以了解数据的特点和分布情况；

    （4）根据数据的特点和分布情况选择合适的模型和算法进行处理和分析。

    7. 结果与讨论

    通过实验和分析，本研究得到了以下结果：

    （1）构建的苗语语料库包含多种类型的文本数据，总计约100万条句子；

    （2）经过预处理和标注后的语料库质量较高，为后续的训练提供了可靠的数据来源；

    （3）利用处理后的语料库训练的苗语PLM在各种苗语任务中表现出了优异的性能，相比传统的机器学习方法有了明显的提升；

    （4）通过对模型的优化和评估，确定了最佳的超参数组合，进一步提高了模型的性能。

    8. 结论

    通过对苗语的PLM进行研究，本研究成功地构建了一个大规模的苗语语料库，并利用该语料库训练了苗语PLM。实验结果表明，苗语PLM在各种苗语任务中表现出了优异的性能，相比传统的机器学习方法有了明显的提升。通过对模型的优化和评估，确定了最佳的超参数组合