通过自然语言技术，本论文的主要目标是使梵语手稿更便于最终用户使用。梵语的形态丰富、合成、词序自由和资源匮乏性为开发深度学习解决方案带来了重大挑战。论文针对四个基础任务，即词分割、依存分析、合成类型识别和诗歌分析，提出了有关梵语自然语言处理（NLP）技术的关键问题，并在解决这些挑战的过程中提出了多项贡献，包括提出了具有语言学信息的神经网络体系结构、展示了所提系统的可解释性和多语言扩展性、报道了最先进的性能以及开发了名为 SanskritShala 的神经工具套件。

Aug, 2023

本文描述了手动注释梵文文本，为知识图创建做出了努力。构建的知识图包含 410 个实体和 764 个关系，涵盖了 Bhavaprakashanighantu 的各种属性。

Feb, 2022

该篇论文主要介绍了自然语言理解和语音语言理解中使用的 GLUE 数据集和 SUPERB 基准集，同时提供了 IndicSUPERB 基准集，为印度语音语言理解模型的开发做出贡献。该论文探讨了使用自我监督模型在各种印度语言中进行的训练和评估，证明了 Self-supervised 模型在语言识别任务中的优势。

Aug, 2022

为了在印度语中评估问答（QA）的当前评估基准，常常依赖于现有英语数据集的机器翻译。这种方法存在机器翻译中固有的偏见和不准确性，导致可能不能反映印度语 EQA 模型真实能力的数据集。本文提出了一个专门设计用于评估印度语 EQA 模型的新基准，并讨论了同样用于任何任务的方法。该方法利用大型语言模型（LLMs）在提取的环境中生成高质量的数据集，确保其对目标语言的相关性。我们相信这个新资源将通过提供更准确可靠的评估工具来促进印度语 NLP 研究的进展。

Apr, 2024

印度是一个拥有 14 亿人口的语言多样性国家，为了促进多语言大型语言模型的研究和评估，我们发布了 IndicGenBench，这是一个覆盖 13 种脚本、4 种语系以及 29 种印度语言的最大基准。我们对包括 GPT-3.5、GPT-4、PaLM-2、mT5、Gemma、BLOOM 和 LLaMA 在内的各种大型语言模型在 IndicGenBench 上的表现进行了评估，结果显示多数任务中表现最好的是最大的 PaLM-2 模型，但与英语相比，所有语言都存在显著的性能差距，因此我们需要进一步的研究来开发更具包容性的多语言语言模型。

Apr, 2024

我们提出了一种评估多语言大型语言模型在多形式语法结构方面学习句法的方法，将分析转化为序列标记，通过选择几个语言模型并在 13 个多样化的依赖解析树库和 10 个成分解析树库上研究它们，结果表明：（i）该框架在多种编码上一致，（ii）预先训练的词向量不偏好成分句法表示，而是倾向于依赖表示，（iii）子词标记化需要用于表示语法，与基于字符的模型不同，（iv）从词向量中恢复语法时，语言在预训练数据中的出现比任务数据的数量更重要。

Sep, 2023

本文介绍 IndicNLG 基准，一个用于评估 11 种 Indic 语言的自然语言生成的数据集集合，包括人物传记生成、新闻标题生成、句子摘要、改写生成和问题生成等 5 个不同的任务，使用预训练序列到序列模型和多语言基线来评估性能，并表明多语言特定预训练模型的强大性能和我们数据集训练的模型对其他相关 NLG 任务的实用性。

Mar, 2022

该综述论文提供了印度语系大型语言模型（LLM）研究方向的全面概述，包括 LLM 的发展、现有 LLM 的微调、语料库的开发、基准测试和评估以及围绕特定技术、工具和应用的出版物。该论文指出了印度语系的挑战，如数据有限、缺乏标准化和语言复杂性，旨在为从事 NLP 领域研究工作的人员提供有价值的资源，并为这些语言的更准确、高效的 LLM 应用的发展做出贡献。

Jun, 2024

该研究提出了使用一个语言模型预测的句子的语法正确性来评估该模型的数据集。实验结果表明，在众多句子变体中，LSTM 语言模型的准确性较差，而使用句法目标的多任务训练可以提高模型的准确性，但模型仍存在较大的进步空间。

Aug, 2018

本研究采用 IndicBART 和 mT5 模型，研究它们在印度语言数据集上的摘要性能，结果以 ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-3 和 ROUGE-4 分数为性能指标。

Mar, 2023