本研究提出了一种多语言命名实体识别（NER）模型，专注于印地语、孟加拉语和马拉地语。经过训练和微调，该模型实现了92.11的F1分数，有效降低了三种语言之间的实体不一致性。

本研究提出了一种结合TF-IDF和BERT嵌入的加权集成方法，以提高马拉地语的抄袭检测准确性，能够有效捕捉文本的统计、语义和句法特征，具有良好的实际应用潜力。

本研究提出一个综合平台，旨在解决印度地区语言在自然语言处理中的不足，提供文本匿名化、摘要和拼写检查等功能，支持英语、印地语和马拉地语，具有重要的实用价值。

本研究提出了一种自动框架，通过可视化语法促进语言教学，特别是印度语言Kannada和Marathi。教师认为这些材料有助于课程准备和学习者评估。此外，研究开发了在线语言学习工具，提供对话体验和自动语法反馈，以提高学习效果。