10억 명 이상의 사람들이 인도 언어(Indic languages)로 소통하고 있지만, 이들을 지원하는 자연어 처리 (NLP) 인프라는 여전히 파편화되어 있고 미발달된 상태입니다. 그 원인은 구조적인 데 있습니다. 이 분야는 도구와 벤치마크를 개별 언어나 계통적 언어 가족의 작은 하위 집합을 중심으로 구성하며, 각 언어마다 별도의 분석기, 파서, 데이터셋을 구축하고 다음 언어를 위해 처음부터 다시 시작합니다. 이는 깊은 규칙성을 간과하는 것입니다. 2,000년이 넘는 시간 동안 산스크리트어 (Sanskrit)를 중심으로 한 수렴 과정을 통해, 인도 언어들은 파니니 (Pāninini)의 문법서인 아스타디야이 (Astādhyāyī)에 공식화된 형태통사적 (morphosyntactic) 구조를 공유하게 되었습니다. 이는 계통적 경계를 가로질러 공통된 프레임워크를 통해 언어들을 통합합니다. 우리는 이 파니니 프레임워크가 이 분야에 부족했던 통합적인 계산 아키텍처 (computational architecture)를 제공하며, 이에 명시적으로 기반을 둔 벤치마크가 인도 언어 시스템을 더욱 정확하고, 데이터 효율적이며, 전이 가능하게(transferable) 만들어, 겉보기에 이질적이고 희소한 많은 인도 언어 자원들을 하나의 고자원 메타언어(high-resource metalanguage) 기반으로 효과적으로 통합할 것이라고 주장합니다. 우리는 이 공유된 아키텍처를 명시적이고 측정 가능하며 실제 응용 분야에 활용할 수 있도록 만들기 위해 4부로 구성된 벤치마크 제품군을 제안합니다. 나아가, 우리는 이것이 해석 가능성 (interpretability) 연구에 던지는 질문, 즉 이러한 언어들로 학습된 신경망 모델 (neural models)이 스스로 파니니의 범주를 표현하게 되는지에 대해 강조합니다.