
తెలుగు భాషా సాహిత్యాలు, పత్రికారచనలపై కృత్రిమ మేధ (AI) యంత్ర అధ్యయనం (ML) విస్తృత ప్రభావాన్ని ఈ పరిశోధన పత్రం విశ్లేషిస్తుంది. తెలుగు భాషా సాంస్కృతిక వారసత్వాన్ని పరిరక్షించడంలో, లిపి సంక్లిష్టత మాండలిక వైవిధ్యాన్ని అధిగమించడంలో, డిజిటల్ ప్రపంచంలో తెలుగు అందుబాటును మెరుగుపరచడంలో ఈ సాంకేతికతల ఆవశ్యకత ప్రాధాన్యతను సంతరించుకుంటుంది. కృత్రిమ మేధ తెలుగులోని విభిన్న అంశాలను ఎలా రూపాంతరం చేస్తుంది, ప్రపంచ సమాచారాన్ని మాతృభాషలో సామాన్యులకు సులభతరం చేయడమే గాక, పరిశోధకులకు అత్యాధునిక సాధనాలను ఎలా అందిస్తుందో స్పష్టం చేయడం ఈ అధ్యయన ముఖ్యోద్దేశం. ఈ పత్రానికి AI4Bharat, Hugging Face, OpenSLR, Wikimedia వంటి సంస్థల ద్వారా జరిపిన సమకాలీన NLP, AI, ML పరిశోధనలు ఆధారం. జురాఫ్స్కీ మార్టిన్, పులారి ఇతర రచయితల కృషిని ప్రస్తావనలతోపాటు, ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారంగా రూపొందించిన ఇండిక్బెర్ట్, తెలుగు-బెర్ట్ వంటి నిర్దిష్ట నమూనాలతో సహా, బహుళ భాషా అల్ప వనరుల భాషా ప్రాసెసింగ్లో జరుగుతున్న కీలక పరిణామాలను ఈ పరిశోధన విశ్లేషిస్తుంది. సిద్ధాంతగ్రంథాలు, పత్రికలు, ఆన్లైన్ వ్యాసాలు, సామాజిక మాధ్యమాల కంటెంట్ సంభాషణలు, చిత్రాలకు వ్యాఖ్యలు వంటి విభిన్న తెలుగు సమాచార వనరులు ద్వితీయ ఆకరాలు. చారిత్రక సమకాలీన పాఠాలను డిజిటల్ రూపంలోకి మార్చడానికి ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ (OCR) కీలకపాత్ర పోషిస్తుంది. ఇది AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన సమగ్ర కార్పస్లను సృష్టిస్తుంది. తెలుగు భాషా నిర్మాణ ప్రత్యేకతలను పరిగణనలోకి తీసుకుని, టోకనైజేషన్, స్టాప్వర్డ్ తొలగింపు, నార్మలైజేషన్, లెమ్మటైజేషన్ వంటి కీలక ముందస్తు ప్రాసెసింగ్ దశలతో సహా, AI నమూనాల కోసం తెలుగు సమాచారాన్ని సిద్ధం చేసే పద్ధతులను పత్రం వివరిస్తుంది. ఆధునిక AI భాషా నమూనాల నిర్మాణాన్ని, ముఖ్యంగా ట్రాన్స్ఫార్మర్ నమూనాను వివరంగా వివరిస్తుంది. తెలుగు భాషకు సంబంధించిన వివిధ NLP పనుల కోసం ఇండిక్బెర్ట్, తెలుగు-బెర్ట్ పనితీరును అంచనా వేస్తుంది. కృత్రిమ మేధ స్వయంచాలక అనువాదం, విషయ ఉత్పత్తి, వ్యాకరణ తనిఖీ, సంగ్రహీకరణ, స్పీచ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి రంగాల్లో తెలుగుకు గణనీయమైన అవకాశాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, విస్తృత మాండలిక వైవిధ్యం నమూనా శిక్షణకు సవాలుగా మిగిలిపోతుంది. ఆంత్రోపిక్ చేసిన “సార్వత్రిక భాష” పరిశోధన వంటి పురోగతులు భవిష్యత్తు AI నమూనాలు పరిమిత తెలుగు సమాచారంతో కూడా పటిష్టంగా పనిచేయగలవని, భాషాతీత గణాంక స్థలాల్లో అవి "ఆలోచించడం" ద్వారా ఇది సాధ్యమని సూచిస్తుంది. ఇది తెలుగు మాట్లాడే వారికి మెరుగైన డిజిటల్ సమ్మిళితత్వాన్ని భాషా సమానత్వాన్ని వాగ్దానం చేస్తుంది. కృత్రిమ మేధ నైతిక వినియోగం, పత్రికారచనలో మానవ తీర్పు అనివార్య పాత్ర ప్రాముఖ్యతను ఈ పత్రం నొక్కి చెబుతుంది. భవిష్యత్ పరిశోధన ప్రత్యేక తెలుగు డేటాసెట్ల అభివృద్ధి, మాండలిక సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను పరిష్కరించడానికి నమూనాలను మెరుగుపరచడంపై దృష్టి పెట్టాలి. కృత్రిమ మేధ అరుదైన తెలుగు సాహిత్య రచనల డిజిటలైజేషన్ పరిరక్షణకు, అనువాదం, పాఠ్య జనరేషన్, సాహిత్య విశ్లేషణ, మాండలిక పరిజ్ఞాన పరిరక్షణ, విద్యా సాధనాల అభివృద్ధికి ఎలా సహాయపడుతుందో వివరించింది. పత్రికారచనలో ఇది వార్తా సేకరణ, స్వయంచాలక నివేదన, వాస్తవ తనిఖీ, వ్యక్తిగతీకరించిన కంటెంట్, మల్టీమీడియా ఉత్పత్తికి తోడ్పడుతుంది.
యంత్ర అధ్యయనం, పత్రికారచన, భాషా నమూనాలు, తెలుగు NLP, కృత్రిమ మేధ
యంత్ర అధ్యయనం, పత్రికారచన, భాషా నమూనాలు, తెలుగు NLP, కృత్రిమ మేధ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
