मराठी, तमिळ, तेलगू: भारतीय भाषांसाठी NLP विकासाचा प्रवास आणि भविष्य
मराठी, तमिळ आणि तेलगू भाषांसाठी NLP (Natural Language Processing) क्षेत्रात होणारा क्रांतिकारी बदल पाहा – data annotation, LLMs, open-source प्रोजेक्ट्स, आणि भविष्याच्या शक्यता या 2000+ शब्दांच्या लेखात सहजरित्या समजून घ्या.
🌍 प्रस्तावना: भारताचे भाषिक वैविध्य, NLP ची गरज
भारताच्या 22 अधिकृत भाषांतर्गत, मराठी, तमिळ आणि तेलगू हे बहुभाषिक राज्यांचे प्रमुख हिस्से आहेत. परंतु, इंग्रजी-केन्द्रित NLP मॉडेल्समध्ये या भाषांचा पुरेसा विचार होत नाही. आता बदल प्रगटतोय, डेटा सेट्स, LLMs, भाषा-विशिष्ट टोकनायझेशन टेक्निक्स यांमधून.
🛠️ NLP म्हणजे काय आणि का आहे महत्त्वाचं?
Natural Language Processing (NLP) म्हणजे संगणकाला मानवी भाषा समजावून घेण्याची क्षमता. यात Tokenization, POS tagging, Syntax, Semantics, Machine Translation सहित बरेच टप्पे समाविष्ट आहेत.
एसजीपी: मागच्या लेखात "AI शाळांमध्ये कधी येईल?" हा विषय वाचल्यास te link उपयुक्त.
📈 Indian Languages मध्ये NLP चा विकास – समस्या आणि उपाय
🔹 Data Scarcity
-
मराठी, तमिळ, तेलगू या भाषांमध्ये डिजिटल डेटा कमी.
-
उदाहरण – AI Tamil Nadu द्वारे “Vidhai” dataset तयार.
🔹 Script आणि Morphology
-
डेकनागरी (मराठी), ब्रह्मी-derived तमिळ लिपी, तेलुगू लिपी – tokenization कठीण
-
Paramanu मॉडलने mBharat tokenizer वापरून script-aware training केली arXiv
🔹 Code-mixing
-
तमिळ-English / मराठी-English code-mixing सामान्य
-
POS tagging आणि language detection सुधारण्याची गरज आहे GALA Global
🇮🇳 विशिष्ट Language Projects
1. मराठी – mahaNLP
-
L3Cube पुणे ने mahaNLP लायब्ररी तयार केली; sentiment analysis, NER, hate speech detection सारख्या tasks साठी उपयुक्त GALA Global+2arXiv+2Wikipedia+2
2. तमिळ – Tamil-Llama & Vidhai
-
अर्बन समुदायामार्फत dataset तयार होऊन LLAMA fine-tune मॉडेल; Nannul-based tokenization वापरून गुणवत्तेत भर The Times of India
3. तेलगू
-
Mukhyansh dataset मध्ये तेलगू headline generation साठी 3.39 मिलियन data pairs arXiv
📦 Open-Source आणि बृहत्तर भारताबद्दलचे प्रोजेक्ट्स
AI4Bharat & Bhashini
-
AI4Bharat IIT Madras यांचे IndicNLG, IndicGLUE, BhasaAnuvaad dataset; 13 भाषांसाठी audio translation डेटासेट तयार Analytics India Magazine+3ai4bharat.iitm.ac.in+3IndiaAI+3
-
Nandan Nilekani यांनी AI4Bharat ला दुसऱ्या multi-year ग्रांट मध्ये ₹… मिळाली Outlook Business+1The Times of India+1
BharatGen
-
IIT Bombay चा भारत-स्वदेशी multilingual foundation model – 2026 सुरू होणार Wikipedia
Sarvam AI
-
मराठी, तमिळ, तेलगू समेत 10+ भाषांसाठी LLM तयार; सरकारी IndiaAI Mission अंतर्गत partner Analytics Vidhya+3Wikipedia+3The Times of India+3
⚙️ तांत्रिक अडचणी आणि Solutions
✅ Tokenization
-
Unicode-normalization, script-specific subword tokenizers (e.g., mBharat for Paramanu)
✅ POS Tagging आणि Syntax Parsing
-
Existing tools like Anusaaraka पण Marathi-specific POS taggers (mahaNLP) मदतीने सुधार होत आहे arXivGALA Global+1arXiv+1
✅ Code-switching
-
Narrow AI modules localized for mixed English-regional usage LinkedIn
🧩 अनुप्रयोग – शिक्षण, ग्रामीण सेवा, इ-गव्हर्नन्स
| भाषा | अनुप्रयोग | उदाहरण |
|---|---|---|
| मराठी | शैक्षणिक Chatbot | mahaNLP + Bhashini API |
| तमिळ | govt services translation | Tamil-Vidhai tuned chatbot |
| तेलगू | News summarization | Mukhyansh headline generator |
🚀 भविष्यातील दिशानिर्देश
-
Dataset crowdsourcing (Bhasha Daan)
-
Federated training – private compute resourcesचा वापर
-
Lightweight LLMs स्थानीय AI usage साठी Wikipedia+15ciol.com+15arXiv+15Wikipedia+9Wikipedia+9The Times of India+9Wikipedia+10LinkedIn+10The Times of India+10arXivft.com+3Wikipedia+3Analytics Vidhya+3
-
Government support – Public grants, academic partnerships
🙌 निष्कर्ष
मराठी, तमिळ, तेलगू यांसारख्या भाषांसाठी NLP मध्ये मोठे प्रगती सुरु आहे. Open-source libraries, datasets, LLMs आणि शासकीय उपक्रमांनी या भाषांना AI युगात ठेवण्याचा भर दिला आहे. थोडा वेळ, मेहनत व समन्वय हवा – पण निकट भविष्यात या भाषांसाठी AI-समर्थन जास्त मजबूत होणार आहे.
FAQ Schema :
Q1: NLP म्हणजे काय?
उत्तर: संगणकांना भाषा समजून घेण्याची क्षमता, जसे tokenization, translation, reasoning इत्यादींमध्ये उपयोगी.
Q2: मराठी, तमिळ, तेलगू मध्ये NLP च्या अडचणी काय?
उत्तर: डेटा कमी, code-mixing, लिपी वेगळी, morphology जटिल – या समस्यांवर tokenization आणि annotation सुधारणे आवश्यक आहे.
Q3: कोणते Open-source प्रोजेक्ट आहेत?
उत्तर: mahaNLP (मराठी), Tamil-Llama, Vidhai (तमिळ), Mukhyansh (तेलुगू), AI4Bharat, Bhashini, Sarvam.ai, BharatGen.
Q4: NLP वापरून काय करता येईल?
उत्तर: Chatbots, translation tools, educational aids, headline generators, speech-to-text सेवांसाठी Marathi/Tamil/Telugu मध्ये वापरता येईल.
Q5: भविष्यात पुढे काय अपेक्षित आहे?
उत्तर: मॉडेल्स localized व्हावीत, federated training वापर, lightweight LLMs ग्रामीण भागात जास्त वापरले जातील, Government/NLP समुदाय उत्तरदायित्वाने मदत करतील.
0 Comments