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1. 引言

2. 背景介绍

3. 研究目的

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（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

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